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..

🎉 2025년 8월, AI/빅데이터 연구개발 전문법인 DATA101 팀에서 새롭게 출시한'Youtube 댓글 데이터 분석 플랫폼'을 소개합니다. 👀 Youtube 콘텐츠마다 구독자들의 찐 반응을 댓글 빅데이터 분석을 통해 확인해 보세요! 본 플랫폼은 Youtube 콘텐츠에 달린 댓글을 분석하여 구독자들의 반응이 긍정적이었는지 혹은 부정적이었는지, 어떤 키워드와 의견을 많이 언급했는지 심층적으로 분석한 리포트를 제공합니다👨‍💻 👻 어떤 콘텐츠건 Youtube 영상 URL만 복사+붙여넣기하면 누구나 무료로 분석 리포트를 받아 보실 수 있어요!👏 지금 바로 구독자들이 컨텐츠마다 어떤 반응과 니즈를 보였는지, 개선할 점은 없는지 Data로 확인해 보세요! * 본 플랫폼은 AI/빅데이터 연구개발 전..

👏 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..

👨‍💻 들어가며 본 포스팅에서는 딥러닝 분야에서 하이퍼파라미터 최적화 방법 3가지인 Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization에 대해 알아봅니다. 📚 목차 1. Grid Search 2. Random Search 3. Bayesian Optimization 1. Grid Search 그리드 서치(Grid Search)는 하이퍼파라미터를 일정한 간격으로 변경하며 최적의 파라미터를 찾아가는 기법입니다. 아래의 그림 1처럼 가로축이 하이퍼파라미터이고 세로축이 목표함수일 때, 목표함수 값이 최대가 되는 하이퍼파라미터를 찾는 문제를 풀어야 한다고 가정해 보겠습니다. 그리드 서치는 특정 범위 내에서 하이퍼파라미터를 일정 값만큼 일일이 변경하며 출력값을 비교하는 방식으로..

📚 목차 1. 경사 하강법 개념 2. 경사 하강법 종류 2.1. 배치 경사 하강법 2.2. 확률적 경사 하강법 2.3. 미니 배치 경사 하강법 1. 경사 하강법 개념 경사 하강법(Gradient Descent)이란 딥러닝 알고리즘 학습 시 사용되는 최적화 방법(Optimizer) 중 하나입니다. 딥러닝 알고리즘 학습 시 목표는 예측값과 정답값 간의 차이인 손실 함수의 크기를 최소화시키는 파라미터를 찾는 것입니다. 학습 데이터 입력을 변경할 수 없기 때문에, 손실 함수 값의 변화에 따라 가중치(weight) 혹은 편향(bias)을 업데이트해야 합니다. 그럼 어떻게 최적의 가중치나 편향을 찾을 수 있을까요? 최적의 가중치를 찾는 과정을 소개합니다. 최적의 편향을 찾는 과정 역시 절차는 동일합니다. 아래의 그..