행복한바보고양이😻

고객 생애 가치(LTV) 분석은 기업이 장기적인 수익을 창출하는 핵심 고객을 식별하고, 마케팅 자원을 효율적으로 배분하는 데 필수적입니다. 특히 클러스터링을 활용하면 복잡한 고객 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. 이 글에서는 클러스터링을 적용한 LTV 분석의 단계와 실제 사례를 소개합니다.  1. 데이터 수집 및 전처리: 분석의 기초클러스터링의 성공은 데이터 품질에 달려 있습니다.수집 데이터구매 이력: 날짜, 빈도, 금액웹사이트 방문 횟수 및 체류 시간관심 상품 카테고리고객 인구통계학적 정보 (연령, 성별, 지역)전처리 핵심단계 설명 도구 예시결측값 처리평균값 대체 또는 관련성 없는 데이터 제거Pandas, Excel이상치 제거비정상적으로 높은 구매 금액/빈도 필터링..

Teachable Machine + Streamlit을 활용한 실전 프로젝트 개선 및 확장🎯 프로젝트 발전 과정과 추가 기능이 프로젝트는 이미지 분석을 통한 파충류 종 판별 및 특수동물 병원 검색, 유튜브 영상 추천 기능을 제공합니다.하지만 1편에서 다룬 기본 기능을 실제 프로젝트에서 적용하다 보니 한계점과 개선해야 할 사항이 발견되었습니다.따라서 2편에서는 다음과 같은 기능을 추가 및 개선하였습니다. 🛠 1. 실시간 바코드 스캔 기능 추가🏷 배경 및 필요성애완동물 사료, 사육 용품 등을 구매할 때 바코드를 스캔하여 제품 정보를 빠르게 확인할 수 있도록 기능을 추가.제품의 유통기한, 성분 정보, 저장 방법(냉장/냉동 여부) 등을 한눈에 파악 가능.공공 데이터 API를 활용하여 실시간으로 제품 데이터..

🏆 프로젝트 개요: AI가 파충류를 분류한다!파충류와 양서류는 형태적으로 비슷한 종이 많아 초보 사육자들에게 정확한 구분이 어렵습니다. 이에 따라 Teachable Machine과 Streamlit을 활용하여 사용자가 직접 이미지를 업로드하면 AI가 즉시 파충류의 종을 판별하는 웹 애플리케이션을 개발하였습니다.본 프로젝트는 이미지 분석을 통해 15종의 파충류를 분류하고, 병원 검색 및 유튜브 영상 검색 기능을 추가하여 실질적인 활용도를 극대화하였습니다.  🎯 프로젝트 목표AI 기반 종 분류 기능 제공업로드한 이미지를 분석하여, 파충류 15종 중 어느 종에 속하는지 예측모델이 제공하는 신뢰도(%)를 함께 출력병원 검색 기능사용자가 인식된 파충류를 치료할 수 있는 특수동물 병원 검색 가능유튜브 학습 기능..