[제 8회 BOAZ 빅데이터 컨퍼런스] 일상 속에서 접하는 브랜드들에 대해 가지는 이미지를 구체적인 수치로 확인하고자 프로젝트를 시작, 비슷한 산업군에 속한 삼성,LG,애플에 대한 국내 소비자들의 불만 정도를 수치화하였다.트위터 데이터를 텍스트마이닝한 후 머신러닝 기법을 통해 해당 트윗의 긍정/부정/중립을 분류,해당 브랜드에 대해 가지는 불만 정도를 '불만지수'라는 새로운 파생변수로 구축하였다. B2C 기업들이 소비자의 심리를 실시간으로 파악하는 데에 도움이 되기를 기대한다. 7기 최윤정 9기 이소현 신소윤 ****국내최초 빅데이터 대학생 연합동아리 BOAZ**** 페이스북: https://www.facebook.com/BOAZbigdata/ 블로그: http://blog.naver.com/boazbigdata 인스타그램: http://www.instagram.com/boaz_bigdata

2. CONTENTS
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
ⅤⅤ
모델링

3. STEP 1.
주제 선정 배경

4. STEP 1. 주제 선정 배경

5. STEP 1. 주제 선정 배경

6. STEP 2.
데이터 수집 및 라벨링

7. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

8. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

9. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

10. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

11. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

12. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링

13. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링
요즘 삼성 폰카 좋음
삼성SDI의 새로운 배터리 넣으면 같은 크기에 용량은 많
이 늘어나긴 할텐데.. 탑재할지는 미지수...
저도 놋북 바꾸고 싶어요ㅠㅠㅠ삼성색 쓰레기ㅠㅠㅠㅠ
ㅠ

14. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링
확실히 애플이 화면이 답답하긴 한데 좋다 ㅠㅠㅠ 넘 예
쁘고 좋아 ㅠㅠㅠㅠ
애플 아이폰은 너무 추우면 기절합니다..
와 애플시발 어떻게 내놓는거마다 버그투성이냐

15. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링
엘지g tv로 유튜브 보니 편하고 좋군. 뉴스타파도 큰
화면으로 보니 새롭네요
엘지 어떤지좀 알려주실분 안계신감...ㅜㅜ
엘지는 언제나 발열로 고통받는다.

16. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링
16.7%
43.2%
38.1%
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
긍정 중립 부정
36.4%
28.9%
34.7%
긍정 중립 부정
34.5% 33.7%
31.9%
긍정 중립 부정

17. STEP 3.
모델링

18. STEP 3. 모델링

19. konlpy
✓ 한국어 정보처리를 위한
파이썬 패키지
✓ 형태소 분석, 품사 태깅 가능
nltk
✓ 자연어 처리 분석용
파이썬 패키지
✓ 형태소 분석, 품사 태깅 가능
STEP 3. 모델링

20. <TF-IDF> <Doc2Vec>
STEP 3. 모델링

21. 삼성 0.643 0.61 0.643 0.617
애플 0.654 0.666 0.723 0.654
엘지 0.666 0.653 0.773 0.654
STEP 3. 모델링

22. 실제
예측
긍정 중립 부정
긍정 81 5 17
중립 11 73 4
부정 9 22 78
STEP 3. 모델링

23. STEP 2. 데이터 수집 및 라벨링
124
514
401
0
100
200
300
400
500
600
긍정 중립 부정
309
219
258
긍정 중립 부정
208
271
232
긍정 중립 부정
(1039개) (786개) (711개)

24. STEP 4.
불만 지수 구축

25. STEP 4. 불만 지수 구축

26. STEP 4. 불만 지수 구축

27. STEP 4. 불만 지수 구축

28. STEP 4. 불만 지수 구축

29. *2018년 6월 기준
STEP 4. 불만 지수 구축
403.4
150.8
268.7
368.3
252.9
217.5

30. STEP 5.
활용가능성

31. STEP 5. 활용 가능성