멀티캠퍼스 데이터분석가 부트캠프 팀프로젝트 수행일지 #2

데이터 수집, 가공이 끝나고 streamlit을 통한 서비스 구현 작업에 들어갔다.

 

팀원들 각자 본인이 생각하는 서비스의 형태를 간단하게 제작하고 서로 공유하며 방향성을 설정하기로 논의하고,

 

차주내로 논의를 마무리하여 임시 완성본을 제작하고자 한다.

 

그 이후에는 만들어진 streamlit 웹페이지를 수정, 가공하는 작업이 계속 될 예정이다.

 

내가 임시로 구현한 streamlit의 웹페이지는 4가지 형태의 기준 막대를 검색필터로 제공한다. 

 

 

좌측 사이드바에 검색 필터 기능이 있는 4가지 막대 옵션이 있고, 좌측 상단에는 해당 막대를 적절한 수치로 조절해주는 5가지 프리셋이 있다. 프리셋에는 리뷰에 사용 빈도수가 높은 키워드를 상위에서부터 추출하였으며 소비자가 제품을 고를때 생각하는 키워드로 선정하였다. 프리셋은 해당 키워드와 리뷰들의 연관분석을 통하여 산출하였다. 예를들어 '보습'이라는 키워드를 가진 리뷰들이 '건성이 좋아요', '보습이 좋아요', '자극없이 순해요'같은 속성을 체크한 비율과 얼마나 연관이 있는지를 기준으로, 가중치 등은 Chat gpt 5를 통해 계산하여 적용하였다. 그리고 너무 많은 검색 결과가 나오면 추천 시스템의 의미가 퇴색되므로 감성온도(긍정비율)를 기준으로 상위 9개의 제품만 띄워주는 체크박스를 추가하고, 중앙에는 제품의 정보와 구매링크를 배치하였다.

물론 임시로 구현한 화면이지만 나름 만족스럽고 개선점을 적용해 나가면 결과가 양호할 것으로 기대한다.