CAUAppliedStatistis-AnalysisContest-DdareungPlus

2021 중앙대학교 응용통계학과 분석공모전, 따릉플러스

개요

• 주제 : 데이터 분석을 통한 따릉이 적자 문제 해결 방안
• 수상 : 우수상(3위)
• 기간 : 2021.09. ~ 2021.11.
• 팀원 : 김서린, 김소은, 신정아, 이윤지
• 사용언어 : R, Python

분석내용

광고 타겟팅

1. 데이터 전처리

• Heatmap으로 상관관계 확인하여 높은 변수들 병합

2. K-means Clustering

• Elbow method 활용하여 최적 군집 수 선정 --> k=4
• Decision Tree 활용하여 Cluster별 특징 파악
• 결과

자전거 재배치

1. 재배치 자치구 선정

• '일별 반납/대여' 계산하여 variance 높은 구 선정 --> 중구

2. 재배치 수행 날짜, 시간대 선정

• 맑은 날 & 평일/주말 하루씩 선정 --> 21.04.23., 21.04.24.
• '평균 반납/대여'의 절댓값이 큰 시간대 선정 --> (반납많은)6-10시, (대여많은)17-21시

3. K-means Clustering

• 각 대여소를 '(반납수 - 대여수) / 거치대수' 계산하여 정규화 -> group(적음, 적정, 많음)으로 분류

4. TSP algorighm

• 데이터 전처리
• TSP 결과

5. 비용함수 계산

• 최소비용으로 재배치하는 방법을 찾기 위해 각 k에 대해 비용 계산
• 결과

결론 및 한계