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제안 방법
- 따라서 본 프로젝트에서는 기존 실시간 크롤링(웹 정보수집), 정형데이터 가시화, 데이터 마이닝 등 IT기술을 활용하여 소상공인들에 알맞은 정보들을 빠르게 알려주고, 분석해주는 솔루션을 다룬다.
- 또한 희망 업종에 관련된 키워들을 모아 순위를 매겨워드 클라우드를 활용해 시각화한다.
- 본 프로젝트는 대시보드를 활용해 정제된 데이터들을 시각화하여 보여준다. 대시보드가 일반적으로 사용하는 PC환경에서만의 모습이 아닌, 소형 디스플레이의 모바일 화면에서도 최적화 된 모습을 보일 수 있도록 Bootstrap을 사용하였다.
- 사용자의 희망 업종에 관한 SNS의 실시간 트윗ㆍ해시태그 등을 크롤링하고 이때, 긍정·부정·중립에 관련된 단어들이 저장된 감정 사전을 활용하여 크롤링한 SNS 문장들과 비교 및 분석 하여 감정 그래프를 그린다.
- 상권 정보, 유동인구밀도, SNS의 감정·평판·관심도의 정형·비정형 데이터들을 활용하여 데이터마이닝을 거쳐 소상공인들에게 창업의 위험도를 점수로 알려주는 서비스를 구현했다.
- 때문에 웹 문서 검색에서는 사람이 일일이 하는 대신 이를 자동으로 수행해줍니다. 이 프로젝트에서는 창업에 대한 정책, 지원 등의 공고 및 뉴스, 기사의 헤드라인 등을 크롤링하여 보여준다.
이론/모형
- 대시보드가 일반적으로 사용하는 PC환경에서만의 모습이 아닌, 소형 디스플레이의 모바일 화면에서도 최적화 된 모습을 보일 수 있도록 Bootstrap을 사용하였다.
- 업종경쟁력 점수는 업종별 상가 개수를 정렬하여 절대적 점수로 수치화하는 알고리즘을 사용하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.