2024년 7월 11일 목 오후 4시
인원: 박동채 외 20명
장소: 의양관 B07
불참인원: 진하(회사), 수현(여행), 경원(여행), 연수(알바)
<공지사항>
1. 자기소개 (기존, 신입 모두 진행)
2. 멘토 - 멘티
- 강수현: 박정훈
- 채윤: 이준엽
- 소희(7월만) + 주희(8월달부터): 남태우
- 도영: 박상언
- 철민: 김시경
- 정민: 김민중
- 다경: 이경원
- 지선: 김재헌
- 진하: 김수환
- 전수현: 김서희
- 동해: 노연수
- 동채: 박소현, 이승주
* 4학년 부원은 출근관리 제외하기로 결정하였음.
3. 단톡방 초대 -> 출근방이랑 공지방만 초대, notion은 추후에 면접 후 선별된 사람들만 초대할 예정.
- 출근 규칙이랑 회비(매달 5천원) + 정식 회원되면 비영리 단체에 가입해야히는데 최초 가입비 3만원 입금해야함. (가입비로 다양한 강의와, 혜택 제공 받음)
4. 출근 관리
=> 정식 출근은 7/15일 부터 진행하고 신입부원 제외하곤 8일부터 정식 출근 시작.
=> 지각 1번은 1000원 그 다음부턴 1000원씩(한계 없음) 늘어나고 3번째 부터 벌금 + 릴레이발표 / 13:16부터 지각으로 간주.
=> 당일 결석은 릴레이 발표 (병결, 가정사 등 특별한 이유는 제외)
5. 릴레이 발표
- 기존부원 발표(1명) + 신입부원 발표
- 매주 목요일마다 회의 전후로 발표 예정, 주제는 개인이 선정해서 와야함.
- 랜덤 혹은 주제 미리 결정된 사람 먼저 진행할 예정
- 주말까지 미리 주제 알려주기
- 신입도 발표 진행(그 주 배운 주제 관련해서 발표)
- 다음주: 정민 다다음주: 동채
6. 다음주 출근 불가 인원 + 늦출 인원 확인
철민 : 7/15~17 (여행)
다경 : 7/15~18 (특강)
강수현 : 7/15~19 (특강)
소희 : 7/15,17 (개인 일정)
지선 : 7/15,17,19 (랩실)
이경원 : 7/15 (여행)
상언 : 7/19 (여행)
승주 : 7/15~19(특강)
준엽 : 7/15 (여행)
7. 7월 17일 수요일 결초보은 세미나(13:00 ~ 15:00)
- 참여 인원 조사, 약식으로 조사했고, 세미나 며칠 전 카톡으로 재투표 받을 예정임.
12명 예정(변경 가능), 장소 : 의양관 101호에서 진행 예정.
8. 해커톤 홍보
- 대회명 : 공공데이터 활용 도로 관리 효율화 해커톤
- 주제 : 대구 도로 관리 시스템의 효율화를 위한 아이디어 발굴
- 공모분야
1) 모빌리티 환경 변화에 따른 도로 전반 환경 변화 예측과 관리 방안
2) 급격한 기후 변화에 따른 도로 전반 환경의 변화 예측과 관리 방안
3) 도로 수선 시스템 효율화 아이디어
4) 기타 도로 관리 효율화를 위한 아이디어
- 제출 서류 및 신청 방법 : 홈페이지 참조 http://www.dnk-hackathon.com
- 희망자: 전수현, 정민, 철민, 주희, 지선, 채윤, 강수현, 도영, 동채, 진하, 다경, 재헌, 서희
<발표>
1. 이경원 - 월마트 데이터 분석 (신입)
info, describe 등을 통해 데이터의 기본적인 형태를 확인했다.
데이터 이름이 영어로 되어있어 편한 해석을 위해 한글로 해석하였다.
데이터에서 unit(종속변수) 0인 행을 모두 제거하였음.
2. 박정훈 - 월마트 데이터 분석 (신입)
데이터 컬럼명을 한글로 바꾸어서 이해하기 쉽게 하였음.
데이터를 정수형 및 실수형으로 타입에 맞게 변형 하였음.
groupby를 통해 날짜, 가게번호를 기준으로 전체 판매량이 0인 매점들을 추출해냄.
산점도와 히트맵으로 상관관계 분석 진행함.
요일을 알려주는 피처를 만들고 요일별로 분석 진행, 이를 통해 요일별 판매량을 확인함.
3. 김동해 - 고객 경험 분석 DGB (기존)
자연어분석을 통한 고객 경험 분석, 고객경험 데이터를 생성형 ai로 데이터를 자동으로 수집해서 임직원들이 볼 수 있는 사이트에 지속적으로 자동 업데이트하는 것이 목표
데이터 수집, 적재, 로드에서 60만건의 데이터 수집 -> 데이터 전처리 후 최종적으로 사용할 수 있는 18만건으로 줄여서 분석 진행
-> 클러스터링을 통해 주제별 분류 -> 분류한 주제별로 다시 클러스터링 -> LDA를 통해 토픽 추출하고 하나의 데이터 프레임으로 합침