데이터 분석 주제 추천 - deiteo bunseog juje chucheon

1. 금융 관련 빅데이터 분석 Project 아이디어

(1) 빅데이터분석을 활용한 환율예측 알림서비스

• 목적: 1달이상의 장기적인 환율추이를 예측하여 고객이 유리한 환율조건에 환전할수있도록 한다.
  시나리오: 환율추이 시각화 -> 특정기간/특정조건에서 예약환전할수있는 서비스
  데이터: 과거환율(기술적지표), 뉴스제목(세계 정치경제 상황), 주가, 그외 경기지표
  역할분담: 선행연구조사 / 데이터별 수집 및 전처리 / 텍스트분석, 머신러닝, 벡테스팅 / 웹시각화

• comment:

1. 연관성 있는 데이터가 딱히 생각나지 않음. domain 지식부족
   뉴스제목수집 -> 텍스트 -> 단어 -> 환율에 긍정/부정인지 머신러닝
   참고: 2014년 빅데이터아카데미 우수사례집, 일일 환율 예측 프로젝트 p22

(2) 빅데이터분석을 활용한 코스피지수예측 알림서비스

• 목적:

1. 텍스트마이닝과 여러 다양항 지표들을 분석하여 코스피지수의 방향성을 예측하고자 한다.
2. 투자자들에게 투자 결정 판단에 도움을 주는 정보제공 서비스
3. 저금리시대 취업 후 재테크는 필수, 월급으로는 10년 일해도 서울에 집 한채 구매하지 못함.
4. 데이터분석을 통해 예측이 가능한지, 예측의 정확도를 높일수있는지 확인

• 시나리오: 단기/장기 예상추세 시각화, 상승하락 확률표시 -> 1일 카톡알림 (kodex200, 인버스 투자 가능)
• 데이터: 과거지수(기술적지표), 신용, 수급 / 까페, 증권뉴스, 검색어트렌드 / 그외 경기 지표
• 역할분담: 선행연구조사 / 데이터별 수집 및 전처리 / 텍스트분석, 머신러닝, 벡테스팅 / 웹시각화

• comment:

1. 환율예측과 유사하지만 조금 더 다양하고 특정범위의 데이터를 구할 수 있음
2. 관련자료가 많아 조금더 쉬울 것 같음.
3. 참고 “키워드 관련 지수 예측”, “구글 트렌드 주식”, “뉴스분석 주가예측” 등 구글 검색해 볼것.
4. https://www.nature.com/articles/srep01684
5. 참고: 2014년 빅데이터아카데미 우수사례집, 주가 예측 상관관계 분석 p16

한경컨센서스의 기업보고서 알림서비스, 키워드추출 및 자동요약 메일발송

• 목적:

1. 개인이 주식 투자시 증권사의 기업보고서 체크는 매우 중요
2. 보고서의 요약정보(키워드)를 신속하게 카톡으로 알려주고 링크를 통해 보고서를 확인

• 시나리오: 웹에 키워드 등록 -> 10분 주기 크롤링(감시) -> 출현 -> 링크, 키워드 추출 -> 카톡 발송
• 데이터: 없음.
• 역할분담: 기능별 분담 (앱개발 / 크롤링 / 알림/ pdf 키워드 추출)

• comment:

1. 한경컨센서스, 다트, 그 외 보고서 사이트(증권사?)
2. pdf 자동 다운, pdf에서 중요 키워드 추출은 어떻게?
3. 키워드에 대해 감성 분석 가능, 그 외 데이터분석 또는 머신러닝 활용 요소가 없음.
4. 앱과 자동화기능 연계는 어떻게?

(4) 울산 아파트 시세 예측 서비스

• 목적:

1. 아파트 투자판단에 도움을 주는 지표를 제공한다.
2. 아파트 실거래 또는 투자목적의 상황에서 의사결정에 도움을 주는 정보 제공 서비스

• 시나리오:

1. 분석대상은 울산의 아파트 가격으로 한정한다.
2. 특정 아파트의 최근실거래가, 현재호가, 1달후예측, 1년추세를 시각화 제공
3. 특정 아파트 주변의 교통,학군,인구변동 등 연관팩터에 대해 제공
4. 시간 여유가 있으면 웹페이지 또는 앱 구현

• 데이터: 과거 실거래가 / 거시경제지표(금리) / 교통(지하철) / 학군 / 인구변동(입출) / 기업 실적
• 역할분담: 데이터별 분담 , 통합하여 머신러닝(2)

• comment:

1. 구할수있는 데이터가 매우 다양? 확인필요
2. 참고 예시가 많다. Dacon대회, kaggle대회, 보고서 등
3. 이미 유사 서비스들이 있다. (직방,부동산 지인) 차별점은? 정확도 비교 어떻게?
4. 참고: 2017년 빅데이터아카데미 우수사례집, 기계 학습 방법을 활용한 신도시 아파트 가격변동 요인 분석
5. 참고 url:
   https://dacon.io/cpt4
   https://bit.ly/2UuQvtU
   https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/

(5) 울산지역 살기좋은 동네찾기 서비스

• 목적:

1. 타지역에서 울산에 이사를 계획중인 (울산을 잘모르는) 사람이 온라인상으로 살기좋은 동네를 많이 물어봄.
2. 아이들 키우기 좋은곳, 혼자 살기 좋은 곳 등 정보제공의 목적

• 시나리오: 환경 / 인프라 / 교육 / 치안 / 교통 등 사용자가 선호하는 카테고리로 동네 추천
• 데이터: 카테고리별 공공데이터 유무 확인 / 데이터통합 / 시각화
• 역할분담: 데이터별 분담
• comment: 머신러닝 필요 없음. 클러스터링이 필요한가?

<탈락된 아이디어>

(1) 빅데이터 분석과 머신러닝 등을 활용해 기업의 부실 징후 정보를 파악

• 목적: 기업 부실 징후 예측을 통해 기업평가지표, 여신심사, 주식종목분석 등에 활용할수있다.
• 데이터: 재무상태(순이익,부채,부채비율), 대출금리, 결국 사업보고서 내용으로 한정적, 해당산업의 상황
• comment: 구할수있는 데이터가 한정적임. domain지식이 부족함.

(2) 포털사이트 뉴스 제목 분석을 통한 금리변동 예측

• 위의 환율추이와 유사, 금리는 변동성이 작다. 하루단위로 바뀌지않음, 데이터가 많지 않음.

(3) OCR기술을 활용하여 고객 제출 서류 정보 추출하기

• 목적: 예금가입, 대출서류, 영수증 등의 정보를 자동입력, 은행,회계 업무효율화
• 시나리오: 서류 스캔 -> 정해진폼에 자동입력
• 데이터: 관련서류, 필기체 이미지
• 역할분담: 애매함.

• comment:

1. 시간적 여유가 없다, 역할분담은?
2. 데이터는 어디서? 학습은? 필기체..기술적으로 어려울수있다.

2. 공공데이터 활용사례 참고사이트

• http://www.startupidea.kr/award/
• https://www.data.go.kr/useCase/exam/index.do

3. 금융상품별 아이디어 정리(2019.07.30)

• 부동산
• 주식
• 가상화폐
• 환율,원자재,금리
• 예금,대출

4. 대략적인 계획(2019.08.30)

• 선행연구조사, 참고문서공부, 리뷰는 모두같이 8/3~6(회의)
• 데이터수집: 데이터별 분담(수집,전처리,시각화,연관성분석까지) 8/6~9
• 데이터전처리: 데이터별 분담 8/9~12(회의)
• 데이터상관분석(통계): 1명 8/9~
• 텍스트마이닝, 뉴스감성분석: 3명 8/9~
• 머신러닝, 백테스팅: 1명 8/12~
• 웹시각화: 1명 8/9~

5. 소스코드 및 데이터 공유

• 주소:
• 팀원별 폴더생성, 각자 생성한 코드, 데이터를 업로드한다.

6. 최종 주제 선정

• 조원들과 의논 끝에 주제 선정이 어려워서 익명 투표 결과 다수결로 환율, 주가로 최종 주제 선정

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