이런 상황이라면
- 데이터는 있지만 의사결정에 활용하지 못함
- 수요와 매출 변화를 경험으로만 예측함
- 어떤 변수가 결과에 영향을 주는지 모름
이렇게 해결합니다
데이터 진단
보유 데이터의 구조, 품질, 누락 상태와 활용 가능성을 확인합니다.
데이터 전처리
분석에 필요한 정제, 변환, 결측치 처리 과정을 구성합니다.
변수 분석
목표 결과와 관련된 변수의 관계와 데이터 특성을 분석합니다.
예측 모델링
목표값과 데이터 특성에 맞는 모델을 비교하고 학습합니다.
성능 평가
검증 데이터와 적절한 지표를 사용해 모델 결과를 평가합니다.
활용 방식 설계
예측 결과를 업무에서 사용할 수 있는 제공 방식을 정리합니다.
산출물
- 분석 데이터셋
- 예측 모델
- 전처리 코드
- 성능 평가 자료
- 분석 결과 보고서
- 모델 사용 가이드
주요 기술
- Python
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
- XGBoost
- Jupyter
- MLflow
진행 절차
- 01상담 신청 접수
- 02담당자 회신
- 03요구사항 정리
- 04견적서와 개발계획서
- 05계약과 착수금
- 06개발과 중간 공유
- 07검수와 잔금
요구사항이 확정되고 계약이 체결되기 전에는 어떤 비용도 청구되지 않습니다.
기간과 비용
- 예상 기간
- 통상 5주 ~ 10주
- 참고 금액
- 3,500,000원부터 · 부가세 별도
- 확정 방식
- 표시 금액은 유사 프로젝트 기준의 참고 금액입니다. 실제 비용은 요구사항이 확정된 뒤 견적서로 안내해 드립니다.
자주 묻는 질문
데이터가 적어도 예측이 가능한가요?
데이터량만으로 판단하기 어렵습니다. 기간, 변수, 품질을 함께 확인해 모델링 가능성을 검토합니다.
예측 정확도를 미리 알 수 있나요?
사전에 특정 수치를 보장할 수 없습니다. 데이터를 학습·검증한 뒤 평가 지표와 함께 결과를 안내합니다.
프로젝트 비용은 어떻게 산정하나요?
표시 금액은 참고용이며 데이터 규모, 목표 변수, 모델 범위 확정 후 견적서로 안내합니다.
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상담 단계에서는 비용이 없습니다