https://watcheswhat.herokuapp.com/
flask_app : web app 제작에 쓰인 flask코드
images : readme 첨부 사진모음
Procfile : 개발한 web app을 heroku로 배포하기 위한 코드
modeling_pkling : 가격예측모델 개발 및 피클링
pipeline : 데이터 적재를 위해 동적스크레이핑
(selenium)을 구현한 코드
requirements : 작업에 사용된 라이브러리 버전 모음
watch_raw_db : 동적스크레이핑을 통해 적재한 DB
https://www.chrono24.kr/
명품 중고시계 거래 플랫폼 chrono24의 데이터를 크롤링하여 watch_raw_db파일로 적재
Data preview
chrono24 플랫폼의 데이터를 기반으로 시계 브랜드, 작동방식, 유리성질, 보증품여부에 따라 중고시계 가격을 예측하여 구매·판매 이전 대략적인 가격대를 확인할 수 있는 웹 앱 개발
1. 파이프라인 소개
2. 어플리케이션 시연
- 2.1 Home화면
- 2.2 예측 옵션
- 2.3 예측 결과
- 2.4 Web APP 시연영상
3. 대시보드 분석
- 3.1 플랫폼 매물 수
- 3.2 매물 옵션 비중
- 3.3 최소, 평균, 최대 가격 매물
4. 결론
5. 한계점 및 해결 방안
크게 Data Engineering, Data Analysis의 성질로 분류하여 진행
**Data Engineering**
- Chrono24 플랫폼의 데이터를 Selenium으로 크롤링하여
확보된 Data 적재
- 데이터 자동 수집 실행 화면 
**Data Analysis**
- DB를 활용하여 가격을 예측하는 머신러닝 모델
(linear regression) 개발 및 web app에 장착 후 배포
- DB를 활용하여 docker환경의 Metabase로 플랫폼 분석
주제를 환기시킬 수 있는 포스터를 배치하고, 가격예측에 필요한 옵션들을 선택할 수 있는 환경 구성
중고가 산정에 영향을 미치는 옵션 4가지의 세부 항목
선택항목을 상기시켜주며, 예측가를 출력
다시해보기 버튼으로 홈화면 복귀
옵션선택 > 가격확인 > 홈 화면 복귀
매물이 많은 브랜드 top5 / 매물이 적은 브랜드 top5 /
가격대별 매물 분포 확인
롤렉스 브랜드 시계의 중고매물 등록이 가장 많이 되어 있음.
미도 브랜드 시계의 중고매물 등록이 가장 적었음.
1,000만원~5,000만원대의 매물이 전체 분포의 50%를 차지
명품시계이다 보니 보증품 관리가 철저하며,
대다수가 품질면에서 우수한 사파이어 글라스를 채택
명품 중고시계 플랫폼에서 확보한 데이터 특성상,
등록된 매물은 고가 또는 희소성이라는 상품가치를 우선시.
전체적으로 높은 가격대를 형성하고 있기 때문에
등록된 물품에 대한 구성품(보증서) 보유율이 높았으며,
품질면에서 우수한 사파이어 글라스 채택률이 높았다.
시계가 고가에 거래되는 이유인 Movement에서 건전지로 작동하는 쿼츠 보다, 시계사의 기술과 철학이 들어간 오토매틱 비중이 높은 것을 확인 할 수 있다.
따라서 가격 예측시 브랜드를 제외했을때,
모든 구성품을 보유중이고,
오토매틱 작동방식이며,
사파이어글라스를 채택한 제품이
가장 높은 가격대를 형성한다.
1. 시계 모델에 대한 정보가 없어 상세한 가격예측이 불가능
같은 브랜드 제품이더라도, 모델명, 모델 버전, 색상 등에 따라 소비자가의 차이가 크기 때문에,
데이터 파이프라인이 상세한 정보를 확보 할 수 있도록 설계
해야 한다.
2. 예측 모델의 출력값이 일반적이지 않음
고가의 시계들이 즐비한 데이터 이기에, 예측값에서 상향평준화가 일어남을 볼 수 있었으며,
반대로, 가격이 감소되는 옵션을 선택 시 예측가격이 음수의 영역까지 나오는 것을 볼 수 있었다.
1번 한계점을 해결한 데이터를 확보하여
디테일한 특성이 학습된 머신러닝 모델을 탑재
하거나,
옵션마다 가중치를 다르게 부여
하여 보다 일반적인 가격대가 출력되도록 한다.
