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2025/06/25 1

데이터 분석 트랙 96일차 25.06.25. [TIL]

[최종 프로젝트 진행 상황]상품추천 시스템 구현상품 추천의 유형을 1. 특정 고객의 상품 A의 구매력을 높힌다. => 협업 필터링을 통해 상품 유사도를 계산한 뒤 고객의 행동 패턴을 결합해 상품을 추천한다.2. 상품 A를 구매할 때 상품 B를 구매할 수 있게 상품을 추천한다. => APRIORI를 통한 장바구니 내 상품 유사도를 확인하여 연관 상품을 추천한다. 현재 2가지 유형을 다 진행하기로 계획본인은 상품 추천 유형 1을 진행하기로 했다.현 목표 : 고객-상품 메트릭스를 만든 뒤 상품 간 유사도를 계산 한 뒤 개인별 상품 추천 시스템을 구현한다. ex. 고객이 A상품을 살 때 구매 확률을 높이기! [고객님과 유사한 구매패턴을 가진 고객님은 ~~상품을 사셨습니다.] ⇒ Segment별 상품 기획전, A..

내일배움캠프 2025.06.25
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파이썬, 대시보드 구상 및 제작 시작, 최종프로젝트, Wil, 아티클 정리, rfm segment, 이탈 예측 모델링, 내일배움캠프 #사전캠프 #til, 상품 추천 시스템(협업필터링), 시각화 및 ppt와 대시보드 제작 시작, til, 최종 프로젝트, 상품 추천 시스템, 상품추천시스템 구현, 내일배움캠프, 아티클 스터디, 본캠프, 주요 상품 대분류 확인, 실전프로젝트, qcc,

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