4주차: 미니프로젝트 1차 - 머신러닝/딥러닝 프로젝트

안녕하세요, 오늘은 첫 미니프로젝트를 돌아보며, 어떤 과정이 있었고 어떤 점을 배웠는지 나눠보려 해요!

🗂 프로젝트 주제는?

이번 1차 미니프로젝트의 주제는
보험회사 고객 데이터를 활용해 고객을 군집화하고, 군집별로 마케팅 방안을 제안하는 것이었어요.

머신러닝에서 배운 K-Means 군집화를 실전에 적용해보는 첫 팀 프로젝트라 설레면서도 약간의 긴장감이 있었답니다.

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👩‍💻 먼저, 각자 개인 실습부터!

첫날에는 팀원 모두가 각자 데이터를 분석하고,
KMeans 알고리즘과 Yellowbrick의 elbow method를 활용해서
**군집 개수(K 값)**를 도출한 후, 군집화를 진행했어요.

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🤔 그런데... 결과가 다르다?!

개인 실습을 마친 뒤, 저녁엔 화상으로 팀 미팅을 했는데요,
서로의 실습 결과를 비교해보니... 이상하게 K 값이 다 달랐어요!

같은 데이터를 쓰고, random_state도 같게 설정했는데 왜 다를까?
모두가 당황한 가운데, 코드를 하나하나 꼼꼼히 비교해봤어요.
그 결과, 전처리 단계에서 'int 처리'를 했는지 여부에 따라 결과가 달라졌다는 걸 알게 됐죠.

그래서 팀원들끼리 상의 끝에 제 코드를 기준으로 삼기로 했고,
그걸 바탕으로 군집별 특징을 도출하며 첫날 일정을 마무리했습니다.

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👥 둘째 날, 드디어 대면 미팅!

둘째 날에는 분당 교육장에 모여 본격적으로 팀 프로젝트를 이어갔어요.

처음으로 다른 에이블러 분들을 직접 뵙는 자리라 설레는 마음으로 분당 교육장에 갔어요.
확실히 온라인보다 얼굴을 마주하고 이야기하니 소통도 훨씬 잘 되고,
다들 열정적으로 참여해주셔서 분위기가 한층 더 활기찼던 것 같아요 😊

군집별로 어떤 특징이 있는지, 어떤 고객이 어디에 속하는지에 대해 의견을 나누었고,
그 다음엔 각 군집을 타겟으로 한 마케팅 전략을 세우기 시작했어요.

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📈 마케팅이 이렇게 중요할 줄이야!

사실 처음엔 “우리가 마케팅까지 할 수 있을까?” 걱정이 많았어요.
그런데 다행히도 팀원 중 한 분이 경영학 전공자셔서
정말 다양하고 현실적인 마케팅 아이디어를 많이 제안해주셨고,
저도 마케팅이라는 분야에 한 발 더 가까워질 수 있었어요.

데이터 분석뿐 아니라 도메인에 대한 이해가 얼마나 중요한지,
그리고 그게 분석 결과를 실질적인 ‘전략’으로 연결하는 데 얼마나 큰 영향을 미치는지도 직접 체감할 수 있었답니다.

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📝 마무리하며

이번 미니 프로젝트는 단순히 데이터를 분석하는 걸 넘어서
실제로 협업하고, 문제를 해결하고, 새로운 분야를 접해보는 기회였어요.

무엇보다, 혼자였다면 몰랐을 시행착오를 팀원들과 함께 해결하며
더 나은 방향으로 나아갈 수 있었다는 점에서, 정말 값진 시간이었습니다.

다음 프로젝트는 또 어떤 이야기가 펼쳐질지, 벌써부터 기대돼요!