[Project] PT 회원의 계약 성공율 예측시스템

[Project] PT 회원의 계약 성공율 예측시스템

CodeStates AI과정 Section3 회고록

이전에 일했었던 헬스장에선

모든 회원분들께 WPI 성격유형검사를 받게했는데

검사하는 것에 비해 쓰임이 부족한것같아 아쉬웠었다.

그러다 쌓여진 데이터들을 토대로

매칭 성공율을 어떻게 더 높일수 있을까 고민을 하다가

웹 개발과 머신러닝 기술을 사용하여 구현을 해보게되었다.

실제 데이터값을 받아와야

모델의 성능이 더 향상될 것이지만

우선적으로 기능을 구현하는게 목적이라

랜덤 데이터를 생성하여 모델을 2가지로 만들었다.

1. 회원의 계약 난이도 등급화

회원의 난이도는 쉬움, 보통, 어려움, 매우어려움 4분위값으로 분할

(너무 계산적일지라도) 관리자의 입장에선

까다로운 회원들을 파악하여 잘하는 트레이너한테 붙히고

당장이라도 계약을 맺을 회원들은 초보 트레이너한테 매칭시키는 것이

전체적인 매출향상에 더 도움이 될거라 생각하였고

평가에 나온 값들은 성향검사후 나온 값을 기입해야합니다.

다른 환경변수들은 모두 제거하고 오롯이 회원들의 계약유무만 보았을때

주로 어떠한 회원이 계약을 맺는지 데이터를 뽑아 예측모델을 만들었다.

(실패는 0, 성공은 1로 기입 / Logistic이 아닌 LinearRegression으로 확률정도를 예측)

2. 트레이너별 매칭성공율 예측

회원의 난이도만 보고 결과론적으로 생각한다면

초보 트레이너의 실력 향상에도 문제가 생길것이고,

시야가 단방향으로 좁아져 매칭에 도움을주는데 한계가 있을것이라 생각했다.

랜덤으로 데이터를 생성한지라 확률값이 얼마차이나지 않는다.

그리고 트레이너의 특정 성향이 어떠한 회원과 잘맞는지 예측할수 있다면

신입 트레이너의 계약유무 데이터가 별로 없어도

신입 선생님의 성공확률도 어느정도 파악할수 있을것이다.

위 데이터 최신화 버튼을 누르면 모델이 계약수업 리스트를 다시훑어 재 학습하게 만들었다.

트레이너, 계약성공유무 페이지

회원 페이지와 별 다를것이 없다. 트레이너별로 계약수업 리스트를 조회할 수 있고, 데이터 기입은 반드시 추가했던 트레이너와 회원만 선택가능하다.

트레이너와 계약성공유무도 회원페이지와 별 다를것이 없는 CRUD기능에만 한정시켰고,

모델을 좀더 보완하고, 계약유형 등 여러기능을 추가하여 배포까지 해보려한다.

끝 마치며

클래스별 예측 방법을 잘 몰라 간단한 모델로 만들었고

플라스크를 써보며 많이 방황했다.

많은 착오를 겪은만큼 배울수 있었고

능동적으로 움직일 수 있어 좋았다.

시간이 많이 부족하여 하고싶은건 많아도 기능에 제한을 걸 수 밖에 없었지만

해보고 싶은것을 만들수있어 재미있었던 시간이었다.

Web개발 또한 꾸준히 공부하여 좀더 완성도를 높여야겠고,

인공지능 과정이 끝나면 토이 프로젝트를 꾸준히 만들어야겠다.

from http://c-design.tistory.com/45 by ccl(A) rewrite - 2021-04-01 17:26:16