[교보문고 베스트셀러 분석 / 추천시스템] 0. 프로젝트 개요

프로젝트 개요 주제 : 코로나 시대 베스트셀러 특성 분석 / 교보문고 베스트 셀러 데이터를 활용한 추천시스템 구현 기여도 : 20% (총원 5명) 담당 부분 : 데이터 수집 (크롤링 코드 개발), 시각화 및 데이터 분석, 추천시스템 (CBF, CF) 프로젝트 진행기간 : 2022/02/09 ~ 2022/02/14 결과 : 추천시스템 프로젝트 발표회 2등 (데이터 분석 부트캠프 과정) 상세 내용 코로나시대 분야별 베스트셀러 분석 및 시각화 책 추천시스템 구현 : CBF (Contents Base Filtering), CF (Collaborative Filtering) Workflow 프로젝트 기획 코로나 시대 출판시장의 트렌드 및 특성 분석 교보문고 분야별 베스트셀러의 키워드 분석을 통한 인사이트 도출 책..

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• · 2022. 7. 21.
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[Metacritic 포켓몬 S/S 리뷰 분석 프로젝트] 5. 감성분석

본 프로젝트의 마지막 단계는 리뷰 데이터의 감성 분석이다. 현재 데이터셋은 긍정과 부정이 극단적으로 나뉘어있는 형태이므로 감성 분석의 데이터로 적합하다. kaggle이나 dacon competition에서의 분류 알고리즘의 정확도를 높이기보다는 직접 기획부터 수집, 전처리, 분석까지 마친 데이터에 머신러닝을 통한 감성분석을 적용하는 것에 의의를 두었다. 데이터셋 전처리 이전 포스팅에서 중앙값을 기준으로 긍정과 부정으로 분류하였다. 머신러닝 알고리즘을 적용하기 전 사전 단계로 긍정, 부정 상태를 데이터에 인코딩하고 train, test 데이터셋으로 나누는 작업을 진행한다. 데이터셋 인코딩 df_pos = pd.read_csv('df_pos.csv',encoding='utf-8') # 긍정 데이터셋 df_p..

• format_list_bulleted Jay's Project/포켓몬 소드&실드 리뷰 분석
• · 2022. 7. 19.
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