[팀 프로젝트] 온라인 채널 제품 판매량 예측 AI 해커톤

📚 온라인 채널의 일별 제품 판매량 예측 프로젝트

📌 프로젝트 개요

수행 기간	2023.08 - 2023.09
사용 데이터	LG 생활건강 제공
내용	온라인 채널에서 판매되는 생활 제품의 일일 판매량과 브랜드별 일일 검색량,  그리고 제품별 판매가에 대한 시계열 데이터를 분석하여  일일 제품 판매량 예측을 수행함.
수행 역할	3인 팀 내 역할 | EDA/데이터 정제, 파라미터 튜닝, 프로모션 제시, 보고서 제작 및 발표
사용 프로그램 및 언어	Google Colab, Python
성과	AI 해커톤 대회 최우수상 수상

 

온라인 채널 제품 판매량 예측 AI 오프라인 해커톤 - DACON

 

LG AImers (AI 전문가 교육과정)에 입과하여 온라인 해커톤 대회에 이어 오프라인 해커톤 대회에 진출했다.

디지털 시대에서 온라인 판매는 상품과 서비스를 전달하는 핵심 채널로 자리매김했다.
이러한 변화와 함께, 온라인 판매 채널에서 수집되는 대규모 데이터는 더 이상 그저 정보의 한 형태가 아닌,
온라인 판매 환경에서 귀중한 통찰력을 얻는데 있어 중요한 자산이 되었다.

이런 데이터를 활용해 빠르고 정확한 판매 예측을 수행하는 것은
효율적인 재고 관리와 타겟 마케팅 전략 수립을 위해 필수적이라고 생각했고,
이러한 역량을 키우기 위해 적합한 대회라고 생각하여 참가하였다.

대회에서는 생활 제품의 브랜드별 일일 검색량, 제품별 판매가에 대한 시계열 데이터 등
sample_submission.csv를 포함하여 총 5개의 데이터를 제공받았다.

LG 생활건강의 약 3800개의 브랜드와 11개의 온라인 채널에서 판매되고 있는 제품의 판매 추이를 분석하고
계절별/시즌별 판매량 변화 분석을 수행했다.

 

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📑 프로젝트 보고서

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1. 데이터 분석

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2. 모델링

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3. 적용 가능성

 

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4. 데이터 파일 및 구현 코드

LG해커톤 온라인.zip

11.28MB

오프라인 데이터는 주최측에 사전 동의를 구하지 않아, 업로드하지 않았습니다.

LG해커톤_전체코드구현_최종(스틸메이트).ipynb

2.06MB