kaggle Instacart Market Basket Analysis 프로젝트

3일 일정 및 역할 분배

4명이서 진행하는 경우, EDA는 각자 개별적으로 진행한 후, 3일 동안 가설 설정, 예측 모델링, 분석, 보고서 작성 및 발표 준비를 진행하는 최적의 역할 분배안을 정리

1. 역할 분배 (4인 기준)

역할	담당자	주요 업무
A: 데이터 리더	팀원 1	데이터 전처리, 피처 엔지니어링
B: 모델링 담당	팀원 2	머신러닝 모델 구축 및 성능 평가
C: 인사이트 분석 담당	팀원 3	예측 결과 분석 및 비즈니스 인사이트 도출
D: 보고서 및 발표 담당	팀원 4	최종 보고서 및 발표 자료 제작

 

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2. 3일 일정 (하루 7시간 기준)

Day 1: 가설 설정 및 데이터 전처리

• (공통) 개별 EDA 결과 공유 (1시간)
• (A: 데이터 리더) 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 (4시간)
• (B: 모델링 담당) 예측 모델 기초 설계 및 베이스라인 모델 구축 (4시간)
• (C: 인사이트 담당) 데이터에서 도출할 수 있는 가설 및 분석 방향 정리 (3시간)
• (D: 보고서 담당) 프로젝트 개요 및 데이터 설명 정리 (3시간)
• (팀 전체) 주요 가설 및 모델링 목표 논의 (2시간)

Day 2: 예측 모델링 및 분석

• (A: 데이터 리더 & B: 모델링 담당) 데이터셋 정제 및 머신러닝 모델 최적화 (4시간)
• (C: 인사이트 담당) 모델 결과 해석 및 비즈니스 적용 가능성 검토 (4시간)
• (D: 보고서 담당) 보고서 및 발표 PPT 구성 기획 (3시간)
• (팀 전체) 예측 결과 확인 및 성능 개선 논의 (3시간)

Day 3: 보고서 작성 및 발표 준비

• (D: 보고서 담당) PPT 및 보고서 작성 (5시간)
• (A: 데이터 리더 & C: 인사이트 담당) 주요 시각화 자료 정리 및 발표용 그래프 제작 (3시간)
• (B: 모델링 담당) 모델 성능 요약 및 분석 내용 추가 (3시간)
• (팀 전체) 최종 리뷰 및 발표 연습 (2시간)

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3. PPT 발표 및 보고서 구성

30분 발표 기준으로 15~20페이지 분량이 최적입니다.

1) PPT 발표 자료 (15~20페이지)

페이지	내용	담당자
1	제목 페이지 (프로젝트명, 팀원 소개)	D
2	프로젝트 개요 (목표, 데이터셋 소개)	D
3~4	데이터 EDA (주요 패턴 시각화)	A
5	주요 가설 설정	C
6~8	데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 (추가한 변수 설명)	A
9~10	모델링 과정 (알고리즘, 성능 비교)	B
11	최종 모델 성능 평가 (Precision, Recall 등)	B
12~13	예측 결과 분석 및 시사점	C
14~15	비즈니스 인사이트 및 제안	C
16	결론 및 향후 연구 방향	D
17~18	Q&A	전체

 

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2) 최종 보고서 (5~7페이지)

페이지	내용	담당자
1	프로젝트 개요 (목적, 데이터 설명)	D
2	데이터 탐색 (EDA 결과 요약)	A
3	가설 설정 및 예측 모델 개요	C
4	모델링 과정 및 결과 분석	B
5	인사이트 및 비즈니스 활용 방안	C
6	결론 및 한계점	D

 

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4. 최적의 발표 방식

• 1분 : 프로젝트 개요
• 3분 : 데이터 EDA 및 패턴 분석
• 2분 : 가설 및 분석 목표 설명
• 4분 : 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 과정
• 4분 : 머신러닝 모델 구축 및 성능 비교
• 4분 : 결과 분석 및 주요 인사이트
• 3분 : 비즈니스 적용 방안
• 2분 : 결론 및 Q&A