DATA101

“시청자들은 이 차를 어떻게 느꼈을까?” DATA101은 아이오닉6 페이스리프트 관련 유튜브 시승·리뷰 영상 댓글을 수집해AI 기반 텍스트 분석으로 잠재 고객 반응을 정량화하는 대시보드를 직접 구축했습니다. 이번 프로젝트는 단순 댓글 집계가 아닌, ✔ 댓글 유형 자동 분류✔ 긍·부정 감정 분석✔ 핵심 키워드 추출✔ 주요 의견 구조화 를 통해 ‘보이지 않던 고객 인식’을 데이터로 드러내는 것이 목표였습니다.🔍 분석 포인트📌 Youtube 상위 조회수 영상 내 댓글 자동 수집📌 LLM 기반 댓글 유형 분류 (디자인 / 승차감 / 가격 / 경쟁차 비교 등)📌 긍정·부정·중립 반응 자동 태깅📌 댓글 유형 × 감정 반응 교차 분석📌 핵심 키워드 Top100 + 주요 댓글 자동 정리 이를 Tableau ..

“반려견의 건강, 감이 아니라 데이터로 관리할 수 있을까?” DATA101은 AI Hub 반려동물 건강 데이터 6,000건 이상을 활용해반려견 품종·생활습관·의학 지표를 통합 분석하는 End-to-End 데이터 분석 프로젝트를 수행했습니다. 이번 프로젝트의 목표는 단순 통계가 아니라, 👉 품종별 건강 차이를 정량화하고👉 스트레스·염증·비만 위험 요인을 구조화하여👉 실제 헬스케어 서비스·제품 기획에 활용 가능한 인사이트를 도출하는 것. 이 분석은 단순 리포트가 아니라, ✔ 품종별 맞춤 헬스케어 전략✔ 사료·영양제 타깃 설계✔ 펫 헬스 서비스 기획✔ 위험군 세그먼트 정의 등 실제 비즈니스 의사결정으로 바로 연결 가능한 구조로 설계되었습니다. 👨‍💻 DATA101은 데이터 수집부터 AI 서비스 개발까..

안녕하세요, AI/빅데이터분석 연구개발 전문법인 DATA101 팀입니다👋 🚘 대한민국 대표 자동차 유튜브 채널 김한용의mocar의 2024년 업로드 영상들을 AI와 빅데이터 기술을 활용해 시청자들의 반응을 분석해 봤습니다! 👀 컨텐츠 주제별 댓글을 텍스트마이닝하고 조회수/좋아요수/댓글 등을 종합 고려하여, 시청자들이 컨텐츠마다 어떤 반응을 보였는지 확인해 보세요. 이번 분석 주제는 다음과 같아요! #1. 시청자들이 가장 관심이 높은 신차, 시승기에 대한 반응 분석#2. 댓글 트렌드로 살펴본 전기차포비아 인식 변화 분석#3. 영상성공지표 기반, 24년 HOT 했던 영상과 싸늘한 관심을 받은 영상 소개 👨‍💻 저희 DATA101 팀은 이처럼 유튜브 Data를 중심으로 전문적이고 맞춤화된 컨텐츠 분석..

안녕하세요, AI/빅데이터분석 연구개발 전문법인 DATA101 팀입니다👋 👀 DATA101 팀에서 서울 지하철 무임승차 Data를 통해 시민참여, 이동, 생활 패턴을 분석한 인사이트를 확인해 보세요! 🚇 시민참여 – 집회와 모임이 열리던 날, 지하철 Data는 목소리가 모이는 힘을 보여줍니다.🚶 이동 – 노년층의 일상적 발걸음은 시장과 골목을 잇고, 도시의 따뜻한 생활상을 기록합니다.🤝 생활 패턴 – 숫자 속에는 단순한 이동이 아니라 삶의 흔적과 연결이 담겨 있습니다. Data는 도시의 민낯을 비추는 거울이자, 미래를 읽는 인사이트가 됩니다.다음엔 또 어떤 움직임을 담아낼까요? 평소 Data 분석을 통해 여러분이 알아보고 싶었던 이슈가 있다면 댓글로 남겨주세요🙏DATA101 팀이 흥미로운 주..

👏 지난 2월, 데이터워너원 팀의 AI/빅데이터분석 솔루션이 No.1 프리랜서 마켓 크몽에서 엄선한 상위 2% 전문가 서비스인 prime에 선정되었습니다.  🏆 prime은 100만 건 이상의 크몽 거래 Data를 분석하고 서비스 만족도 99% 이상인 전문가 인터뷰 및 레퍼런스 체크를 통해 엄선된 300여 명의 소수 전문가에게만 주어지는 서비스입니다.   🤝 주로 Prime 전문가는 대기업부터 스타트업, 정부기관까지 B2B 고객을 주 타겟으로 거래하는 품질보장 업체들로 구성되어 있습니다.  👨‍💻 현재 저희 데이터워너원 팀은 AI를 활용한 빅데이터분석 솔루션 구축부터 다양한 산업군의 빅데이터 분석 과제 수행을 지원해 드리고 있습니다.  🙏 AI 기술을 활용한 SW 인프라 구축이나 빅데이터 분석..

📚 들어가며본 포스팅에서는 파이썬 pandas 사용 시 데이터프레임 전체 행과 열 조회 방법을 소개합니다.💡상황판다스 통해 엑셀 파일 조회 시 기본값으로는 일부 행과 열이 숨김처리 되는 현상이 발생합니다(그림 1).# 미설치 시 pip install pandasimport pandas as pddf = pd.read_excel(filepath+filename, sheet_name = 'Sheet2')df.head()✅ 해결방법해결방법은 간단합니다. 아래와 같이 판다스 옵션을 변경해 주면 됩니다.1) 모든 열 출력아래의 명령어만 실행해 주면 모든 열을 조회할 수 있습니다(그림 2).pd.set_option('display.max_columns', None)2) 모든 행 출력유사하게 모든 행 출력하는 명..

💡 들어가며 Numpy 패키지의 where 함수를 사용하면 데이터프레임에서 특정 조건에 맞는 인덱스를 찾거나, 해당 인덱스의 값을 쉽게 바꿀 수 있습니다. 기본적으로 numpy 패키지 설치 및 import는 필수입니다. !pip install numpy import numpy as np 1. 조건에 맞는 인덱스 반환 아래와 같이 조건문을 입력하면, 조건에 해당되는 인덱스를 반환합니다. np.where(조건문) 아래와 같은 데이터셋이 있을 때, THK 칼럼 내 값이 30보다 큰 값의 인덱스를 조회해 보면 아래와 같습니다. np.where(30 < DATASET_RAW['THK']) 2. 조건에 따라 데이터 인코딩 아래와 같이, 조건문과 함께 조건문이 참 혹은 거짓일 경우 각각 데이터를 변환할 값을 입력해 ..

💡 들어가며데이터프레임 내 문자열 한 글자까지 완벽하게 일치하는 원소를 찾는지 혹은 일부 글자라도 일치하는 원소를 찾을지에 따라 사용해야 할 함수가 나뉩니다(아래 표 참고).No.함수활용방안1replace()완벽하게 일치하는 단어를 찾아 바꾸는 경우2str.replace()일부 단어라도 일치하는 단어를 찾아 바꾸는 경우함수별로 각각 자세히 알아봅니다.📚 목차1. replace 함수 1) 기본 사용방법 2) 여러 문자열 동시 변경 3) 특정 칼럼 데이터 변경 4) 원본 데이터 변경옵션(inplace)2. str.replace 함수1) 기본 사용방법내장 함수 replace는 데이터프레임 내 특정 문자열과 완벽하게 일치하는 데이터를 모두 찾아 변경합니다.df.replace('현재 ..