대학생에게 홈쇼핑 데이터를 주면 매출을 예측할 수 있을까?

출처 (자세한 내용은 밑에 뉴스에서 확인해주세요.)

https://byline.network/2019/11/08-21/

대학생에게 홈쇼핑 데이터를 주면 매출을 예측할 수 있을까? SAS 분석 챔피언십 ① 동국대 팀 - Byline Network

 

내용 요약

17회 SAS 분석 챔피언십은 기업에서 실제로 사용하는 데이터를 통해 학생들에게 실제 비즈니스 툴과 데이터를 주어 데이터를 예측하는 대회입니다.

동국대학교 팀이 대상을 수상하였으며, 그 이유는 홈쇼핑에 대한 지식을 잘 쌓았으며, 이상치 제거 등도 함부로 하지 않고 높은 이유를 찾아냈습니다. 분석과 변수, 모델링이 활용방안과 연계된 것이 특징이라고 합니다.

 

모델링의 경우 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS® Visual Data Mining and Machine Learning; SAS VDMML)을 사용하였습니다.

 

SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝

-  통합적인 시각화(프로그래밍) 인터페이스를 통하여 분석 라이프 사이클의 모든 작업을 처리하는 엔드 투 엔드(End-to-end)로 데이터 마이닝 및 머신런이 프로세스를 지원합니다.

- Python, R, Java 등의 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 다른 프로그래밍 언어를 통해 검증된 SAS 머신러닝 알고리즘에 액세스하여 강력한 성능을 경험할 수 있으며, 자동 생성된 SAS 스코어 코드를 사용하여 예측 모델을 신속하게 배포할 수 있습니다.

- 데이터 접근부터 정교한 모델의 적용까지 머신러닝이나 딥러닝 등의 인공지능 개발의 전 과정을 단순하고 직관적으로 이미지를 시각화합니다.