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프로젝트 개요웹사이트의 시간대 및 요일별 판매 건수를 분석하여 서버 과부하를 예방할 수 있는 근거 데이터를 제공하는 것을 목표로 함특정 시간대와 요일에 판매 건수가 증가하는 패턴을 파악함으로써, 서버 리소스를 효율적으로 관리하고 방지할 수 있도록 지원함.기술 스택프로그래밍 언어: Python라이브러리: pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scikit-learn분석 기법: 데이터 전처리, 피벗 테이블 생성, 선형 회귀, R² 점수 계산프로젝트 상세 설명데이터 수집 및 전처리데이터 불러오기: pd.read_excel을 사용해 시간대 및 요일별 웹사이트 트래픽 데이터를 불러옴.필요한 컬럼 선택: 트래픽 패턴 분석에 중요한 변수인 날짜(CRI_YM), 요일, 시간대, 성별, 연령대,..

프로젝트 개요과거 3개월치 판매 데이터를 기반으로 제품군을 클러스터링 하고, 소비 패턴 파악하는 것이 목표기술 스택프로그래밍 언어: Python라이브러리: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib모델링 기법: K-means 클러스터링, 실루엣 스코어 분석프로젝트 상세 설명데이터 로드 및 전처리DIV별 판매량 : Excel에서 각 제품군 별 판매량을 저장한 새로운 시트를 작성하여 파이썬 분석의 입력 데이터로 활용월간 변화율 계산: 3개월간 판매량 변화율을 계산하여 클러스터링 분석의 주요 변수로 사용했습니다.이상치 제거: 이상치로 인한 클러스터의 왜곡을 방지하기 위해 데이터에서 이상치를 제거하였습니다.더보기DIV별 판매량 (Excel SumIF 활용) 월간 변화율 계산1~2월 ..