1. 프로젝트 배경팬데믹 이후 공유 오피스 시장은 급성장했지만, 스타트업 위축과 위워크의 파산 등으로 시장에 큰 변화를 겪고 있습니다. 특히 결제 전환율의 둔화는 서비스의 지속적인 성장을 방해하는 중요한 문제로 떠오르고 있습니다. 본 프로젝트의 목표는 결제 전환율을 높이고, 이를 위한 실질적인 전략을 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 도출하는 것입니다.2. 데이터 분석 및 예측 모델2-1. 데이터 전처리 및 문제 정의분석에 사용된 데이터는 2021년 5월부터 2023년 12월까지의 공유 오피스 출입 데이터로, 방문 기록과 결제 여부, 지점별 면적 등의 정보를 포함하고 있습니다. 핵심 목표는 결제 전환율을 높일 수 있는 인사이트를 도출하는 것이었습니다.데이터 전처리: 중복값, 결측치, 이상치 처리를 통해 ..

첫마디"데이터는 숫자가 아니다. 고객의 맥락과 행동이 담긴 이야기다."처음 이 데이터를 받았을 땐, 단순한 머신러닝 분류 문제라고 생각했다. 누가 예금에 가입할지를 예측하고, 정확도를 높이는 것. 익숙하고 반복적인 분석 루틴일 수 있었다.하지만 데이터를 한 줄, 한 줄 들여다보면서 생각이 달라졌다. 이건 단지 숫자가 아니었다. 고객의 직업, 대출 여부, 연락 시간, 계절과 요일... 그 안엔 수많은 선택의 흔적과 삶의 맥락이 담겨 있었다.'왜 이 사람은 가입했을까?''왜 이 사람은 거절했을까?'예측의 끝은 곧 행동의 시작이어야 했다. 그 생각으로 이 프로젝트를 풀어나갔다.이 글은 단순한 분석 결과 요약이 아니다. 데이터 속 '사람'을 이해하기 위한 탐색의 기록이자, 문제 해결을 고민하며 완성해나간 분석의..