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- 2019.11.08 :: 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
대학생에게 특정 홈쇼핑의 데이터를 주면 그다음 해 매출을 예측할 수 있을까? SAS코리아에서 진행한 제17회 SAS 분석 챔피언십 이야기다. 17회를 맞은 SAS 분석 챔피언십은, 현업이 아닌 대학생에게 현업의 데이터를 주고 분석하도록 하는 대회다. 17회의 후원 기업은 롯데홈쇼핑으로, 롯데홈쇼핑의 실제 매출 데이터로 2018년 매출을 예측하도록 했다. 주
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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.
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