AccuPreLab
System 구성
데이터 설명
- 입금, 출금, 대출, 지불, 송금등의 거래에서 이행행위에 대한 데이터
Column Desc
| no | 컬럼명 | 설명 | Type |
|---|---|---|---|
| 0 | id | 고객의 고유 ID | int64 |
| 1 | Gender | 성별 | object |
| 2 | Age | 나이 | int64 |
| 3 | Driving_License | 0 - 운전면허 미보유, 1 - 운전면허 보유 | int64 |
| 4 | Region_Code | 고객 지역의 고유 코드 | float64 |
| 5 | Previously_Insured | 1 - 자동차 보험 가입, 0 - 자동차 보험 미가입 | int64 |
| 6 | Vehicle_Age | 차량의 년식 | object |
| 7 | Vehicle_Damage | 1 - 사고 이력 있음. 0 - 사고 이력 없음 | object |
| 8 | Annual_Premium | 고객이 연도에 보험료로 지불해야하는 금액 | float64 |
| 9 | Policy_Sales_Channel | 고객에게 연락하는 채널. 다른 상담원, 우편, 전화, 직접 방문 등 | float64 |
| 10 | Vintage | 고객이 회사와 연결된 일 수 | int64 |
| 11 | Response | 1 - 관심을 보임, 0 - 관심을 보이지 않음. | int64 |
분석 시나리오
- 외부 시스템에서 S3에 데이터를 계속 저장하고 있다.
- AccuInsight+ Pipe를 통해 S3에 저장된 데이터를 전처리 한다.
- AccuInsight+ Pipe에서 전처리한 데이터는 hdfs에 저장한다. (EDA에서는 S3사용 혹은 PC에 다운로드)
- AccuInsight+ Modeler를 통해 이상행위 판별 모델을 생성한다.
- AccuInsight+ Modeler에 RestFul 웹서비스로 추천 모델을 구현한다.
- Asset화 하여 향후 타부서 사용할 수 있게 한다.
- 단, 외부 시스템(데이터 수집서버, Client)등은 구현하지 않는다.