로그 데이터와 설문지 데이터를 이용하여 효돌 인형의 효과성과 인형 사용자들의 이용 행태를 분석하는 프로젝트를 진행하였다.
효돌은 AI 반려 로봇으로, 사용자들은 인형과 상호작용함으로써 정서적 안정감을 얻거나 생활관리에 도움을 받을 수 있다.
출처: 효돌 홈페이지
- 인형 사용이 노인 사용자의 건강 및 삶의 질 향상에 미치는 효과성 검증
- 로그데이터 시계열 분석을 통한 인형의 사용 행태 이해
1-1. 데이터 전처리
- 데이터 선정 및 통합
- 추가 정제
1-2. EDA
- 정제된 데이터의 시각
- 분석 insight 도출
1-3. 모델 선정 및 분석
- 지도학습 모델링 (Random Forest, LGBM)
1-1. 데이터 전처리
- 데이터 선정 및 통합
- 추가 정제
1-2. EDA
- 정제된 데이터의 시각
- 분석 insight 도출
1-3. 모델 선정 및 분석
- 지도학습 모델링 (Random Forest, Huber Regressor)
1-1. 데이터 전처리
- 데이터 선정 및 통합
- 추가 정제
1-2. EDA
- 정제된 데이터의 시각
- 분석 insight 도출
1-3. 모델 선정 및 분석
- 생존분석 (CoxPHFitter, LogNormalAFT)
- Preprocessing: data 폴더를 만든 후 폴더 안에 필요한 원데이터를 넣은 상태에서 순서대로 파일을 돌리면 전처리된 파일이 data 폴더에 저장된다.
- Modeling: data 폴더에서 필요한 데이터를 불러오면서 각 모델링을 돌리면 결과가 나옴
*** 원데이터는 일단 올리지 않음