[Week2/송재환] 교통량 변수 활용 아이디어

[jaehwan2]

교통량 데이터 추가 활용

• 유입과 유출 두 가지 df로 구분 활용
• 시간대별로 새벽, 출근, 점심, 오후, 퇴근, 저녁, 심야대로 구분하여 차이 및 특징을 확인
• date 기준으로 전체 집계 평균

교통량 데이터 분석 결과

• '월'보다는 '주'로 보는 것이 사용자 db 데이터와 추이를 비교하기 더 용이함.
• 전체적으로 교통량 정보가 모두주차장 이용 추이와 비슷함을 확인 가능.
• 특히 새벽, 출근, (퇴근) 시간대의 교통량(유출, 유입)과 사용자 이용 추이가 가장 비슷했다.

교통량 변수를 활용한 예측 모델 결과

• ['user_id', 'day','week','in_새벽','in_출근','out_새벽','out_출근']을 변수로 ['count'] 학습
• test_df의 예측 정확도 91.23%
• MAE 0.1

[jaehwan2]

시간대가 활용이 어려울 것 같다는 피드백을 받아 전체적인 평균량으로 활용해보도록 하겠습니다~!