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AI 프로젝트 2일차

하트롱 2025. 5. 27. 16:36

CRUD

create read update delete

 

모델링할때는 필요없지만 데이터 관리, view에 데이터를 나타낼때 id가 필요함

모든 데이터들은 primary key 가 하나씩 있다. 보통 int 칼럼명은 id로 되어있다.

 

fk 는 foriegner??? key...?

 

오전은 우리팀의 pm님의 강의시간...

 

db를 나누는 이유는 확장하기 쉽고, 유지보수를 쉽게 하기 위함...

db설계는 프론트가 하는건ㄴ 아님...

 

민석님 - 수원, 안산, 포천

하연 - 하남

원희님 -

 

sql 에서 db 활용법

show databases

create database sample

show databases

use sample

show tables

create table regions (id int auto_increment primary key, city varchar(100)) ->;

show tables

select * from regions

select count(*) from regions

 

서비스하는 ai 개발자들은 db를 읽어오는 일은 한다

가지고 온 db를 정제해서 분석할수 있도록 서버에 저장은 할것이다!!!

 

db를 불러오는걸 연습해보긴 해야한다.

 

11시까지 데이터셋 보기

 

mysql 라이브러리 열어보는것

eda 해보기 

 

점심 이후 

시장조사, 벤치마킹

서비스 시 정량, 정성적 효과에 대한 구체성 위주로 작성

 

수원 용인 화성 안산 4개 지역만 해보고 고르기

 

이제 각자 eda 해보는 시간

 

분석 목표!

어떤 지역/시간/업종에 마케팅 예산을 쓰면 효과가 좋은지!

- 카드 소비 데이터를 기반으로 AI 가 예측해서 알려준다

- 소비량 변화 = 마케팅 효과의 간접 지표로 보고 분석

 

EDA 설계 방향

1. 가설 세우기

어떤 시기(시간대, 요일, 월)에 소비가 증가하는가? = 마케팅 타이밍 포착

지역별로 소비가 집중되는 업종은 무엇인가? = 예산을 어디에 쓸지 결정

소비량이 지속적으로 증가하는 지역/업종은 어디인가? = 성장 가능 업종 파악

소비 변화량이 급증한 시기에는 어떤 외부 요인이 있었는가? = 마케팅 캠페인의 효과 가능성 추론

고소비 지역의 소비 특성과 저소비 지역의 차이는 무엇인가? = 타겟 구분 기준 마련하기 (예: 유동인구, 주거지 비율 등)

 

사용자 프로필 

이름: 이영우

나이: 42세

직업: 수원시에서 개인 카페를 운영 중인 소상공인

고민: 홍보를 어떻게 해야 할지 모르겠어요. 블로그 광고도 해봤는데 돈만 날렸어요

 

🗺 사용자 여정 맵 (EDA + AI 모델 중심 버전)

이건 실제 서비스의 '고객 여정'이 아니라, 이번 프로젝트가 해결하고자 하는 사용자 문제와 AI의 개입 지점을 간단히 시각화한 흐름입니다.

단계사용자 입장 (소상공인)프로젝트 분석 관점결과 및 의미
① 소비 트렌드 인식 전 "왜 매출이 줄었지?"
"광고는 너무 비싸고 막막해"
카드 소비 데이터를 통해
지역/시간/업종별 소비 현황을 시각화
소비자가 언제/어디서/무엇에 돈을 쓰는지 이해 가능
② 문제 정의 & 분석 "점심시간에 손님이 없네" 요일/시간대/업종별 소비 감소 시점 파악
경쟁 지역과 비교
어디에 문제가 있는지 명확화
③ 소비 패턴 예측 "다음달엔 어떻게 될까?" 시계열 분석 or 예측 모델 적용
(예: XGBoost, Prophet 등)
향후 소비 흐름 예측 → 마케팅 타이밍 결정에 도움
④ 전략 제시 "어디에 예산을 써야 할까?" 소비 증가율이 높은 지역·업종 군 분석
군집화 또는 트렌드 기반
예산을 효과적으로 쓸 수 있는 구간 추천 가능
⑤ 인사이트 전달 "이건 해볼만 하겠는데?" 분석 결과 시각화 & 리포트 정리 직관적 인사이트 제공 → 마케팅 투자 신뢰도 향상

 

🔄 순환적 구조

[매출 확인] → [데이터 분석 요청] → [전략 실행] → [성과 확인] → [재분석 요청] → 반복

 

🔧 개선된 사용자 여정 흐름

[현황 불만] → [데이터 분석] → [소비 패턴 발견] → [소비 예측] → [마케팅 전략 시사점 도출]