프로젝트 | 프로젝트명 | |
전체 기간 | 2023.08.23 ~ 2023.09.27 (5주) |
진행단계 | 단계명 | (1) 현황파악 및 계획수립 |
ㅤ | 수행 기간 | 2023.00.00 ~ 2023.00.00 (00일) |
ㅤ | 활용 데이터 (출처) | - 예술의전당 측의 문제 출제 배경 및 목표 (빅콘테스트2023 설명회)
- 예술의전당 운영보고서/공시자료 (예술의전당 홈페이지)
- 공연예술/예술의전당 관련 기사 (구글, 네이버)
- 공연예술/가격최적화 관련 논문 및 사례 (DBpia, Youtube, 야놀자, 에어비앤비) |
ㅤ | 분석 방법 | - 문헌 조사 |
1. 현황 파악1-1) 공연예술 분야 현황1-2) 예술의전당 현황1-3) 주어진 데이터셋1-4) 문의사항 답변2. 관련 연구 및 사례 조사2-1) 공연예술의 가격/흥행도 결정 요인2-2) 가격 최적화 모델3. 분석계획 수립3-1) 추가로 필요한 데이터3-2) 3-4) 예상 결과물3-5) 예상 한계점
1. 현황 파악
1-1) 공연예술 분야 현황
- 공연예술 분야의 이슈? ⇒ 뉴스 기사 (코로나, 공연예술, …)
1-2) 예술의전당 현황
- 예술의전당 공연예술 관련 이슈? ⇒ 예술의전당 운영보고서, 뉴스 기사
1-3) 주어진 데이터셋
- 어떤 데이터가 담겨있는지? ⇒ 초간단 EDA
- 어느 부분이 빠져 있어서 불완전한지? (ex. 판매되지 않은 좌석, 할인전가격, 0원 초대권)
- 좌석별 시야, 음향, 편의시설 등의 환경적인 요소를 반영할만한 데이터가 없다.
1-4) 문의사항 답변
2. 관련 연구 및 사례 조사
2-1) 공연예술의 가격/흥행도 결정 요인
공연예술의 예매율(흥행도)에 영향을 미치는 요소?
가격 결정 요소? ⇒ 가격을 어떻게 산출하는가?
2-2) 가격 최적화 모델
가격 최적화 관련 연구
3. 분석계획 수립
3-1) 추가로 필요한 데이터
환경 : 1-2의 주어진 데이터셋으로 부족하다. 환경 관련 데이터를 찾아야 한다. 좌석배치도와 도면을 통해 좌표를 구하고, 이를 시야, 밀집도 등을 구하기로 함.
3-2)
3-4) 예상 결과물
3-5) 예상 한계점
- 익명화 데이터 : 공연을 특정할 수 없다.
- 제한된 종류의 데이터 :
- 적은 양의 데이터 : 162개 공연 뿐. 그 중에 가격이 전혀 나와있지 않은 공연이 11개. 151개 공연 밖에 남지 않는다. 모델이 ‘객단가-가격에 따른 좌석의 예매율’을 충분히 학습하기 어려울 것으로 예상된다.
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