최종 프로젝트 1일차

Again 2020 ! ! 가보자고 !!

 

Theme 1

야구라는 주제를 가지고, 어떤 방식으로 프로젝트를 진행하면 대중들의 관심을 얻을 수 있을까 고민을 했다.
i) 피타고리안 기대 승률과 우리의 직관적인 데이터를 이용한 10개 구단 순위 예측
ii) 불쾌지수에 따른 구단 성적 및 야구 관중

 

Theme 2

머신러닝 파트는 추후에 결정하기로 했고 데이터 수집, 데이터 전처리, EDA는 어느정도 윤곽이 나왔다.

• [데이터 수집]
  • 기상청 - 기온, 습도 등 데이터
  • KBO - 야구 관중 수 데이터
  • STATIZ - 선수 성적, 구단 성적 데이터
• [데이터 전처리]
  • 기온 및 습도 데이터 활용 불쾌지수 추가
  • 구단 별 성적 및 관중 데이터 결측치, 이상치 전처리
• [EDA]
  • 불쾌지수가 변수로 영향을 미치는 성적, 선수, 관중 수 분석
  • 피타고리안 기대승률을 활용한 2023년 구단별 성적 데이터 분석
• [Machine Learning]
  • i) 가설 설정
  • ii) 머신러닝 모델
  • iii) 모델 평가

Theme 3

아래의 데이터를 이용해 이번 프로젝트를 꾸려가기로 헀다.

• 기상청 데이터
• KBO 관중 현황 데이터
• 스탯티즈 크롤링