<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MissForest | Sieun Kim Portfolio</title><link>https://siuunni.github.io/tags/missforest/</link><atom:link href="https://siuunni.github.io/tags/missforest/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>MissForest</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>ko-kr</language><lastBuildDate>Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://siuunni.github.io/media/icon_hu_1c0e9cb08cfb822a.png</url><title>MissForest</title><link>https://siuunni.github.io/tags/missforest/</link></image><item><title>대구 빅데이터 분석 경진대회: IT/SW 기업 성장성 판단</title><link>https://siuunni.github.io/projects/daegu-bigdata/</link><pubDate>Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://siuunni.github.io/projects/daegu-bigdata/</guid><description>&lt;div style="display:grid;grid-template-columns:130px 1fr;gap:1rem 1.5rem;margin-bottom:2rem;"&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;개요&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;기업의 성장 잠재력을 정량적으로 파악해 전략적 기업 대출(여신) 기준을 제안한 빅데이터 분석 프로젝트입니다.&lt;/div&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;대회&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;제5회 대구 빅데이터 분석 경진대회 — &lt;strong&gt;우수상 수상&lt;/strong&gt;&lt;/div&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;기간&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;2023.05~2023.08&lt;/div&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;데이터&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;IT/SW기업 생태계 실태조사, 대구·경북 ITSW기업, 현대카드·대구BC카드 매출, 시장금리(KOSIS)&lt;/div&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;기술 스택&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;Python · R · pandas · NumPy · scikit-learn · statsmodels · missingpy&lt;/div&gt;
&lt;div style="font-weight:700;"&gt;성과&lt;/div&gt;
&lt;div&gt;&lt;strong&gt;Random Forest 회귀 RMSE 0.0269&lt;/strong&gt; 달성&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="문제-정의"&gt;문제 정의&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;대구·경북 지역 예금은행의 기업 대출은 특정 서비스업에 집중되어, 성장 잠재력이 높은 IT/SW·벤처 기업에 자금이 충분히 공급되지 못하는 &lt;strong&gt;자금 배분 비효율&lt;/strong&gt; 문제가 있었습니다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;기존 여신 심사는 최근 3개년 재무제표·담보 중심이라 &lt;strong&gt;미래 성장 잠재력을 반영하지 못합니다.&lt;/strong&gt; 본 프로젝트는 신용 서류에 드러나지 않는 요인까지 반영해 &lt;strong&gt;성장 잠재력 기반의 새로운 여신 기준&lt;/strong&gt;을 제안합니다.&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="접근-방법"&gt;접근 방법&lt;/h2&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;카드 매출 분석&lt;/strong&gt; — 현대카드·대구BC카드 데이터로 IT/비IT 산업의 매출액 증감률을 시장금리와 함께 분석해 산업 성장성을 파악합니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;성장 업종 추출&lt;/strong&gt; — 한국 산업 평균 증감률보다 높은 업종(정보통신업, 전문·과학·기술 서비스업)을 선별합니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;성장 잠재력 예측 모델&lt;/strong&gt; — 기업 데이터를 통합해 &lt;em&gt;매출액 대비 연구개발비 투자금액&lt;/em&gt; 파생변수를 종속변수로, 성장성 관련 요인을 독립변수로 하는 회귀 모델을 구축합니다.&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="카드-데이터-분석--산업별-매출-성장성"&gt;카드 데이터 분석 — 산업별 매출 성장성&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;5년간(2017–2021) 카드 매출을 월별로 집계해 IT/비IT 산업의 매출액 증감률을 시장금리 추세와 비교했습니다. 팬데믹 이후 두 산업 모두 매출이 감소했으나, &lt;strong&gt;비IT 산업(관광·여가)의 감소폭이 더 컸습니다.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;figure style="margin:1.5rem 0;"&gt;
&lt;img src="https://siuunni.github.io/uploads/papers/daegu_sales_growth.png"
alt="IT산업과 비IT산업의 매출액 증감률 및 시장금리 추세"
style="width:100%;border-radius:8px;border:1px solid rgba(148,163,184,.25);background:#fff;padding:.5rem;"&gt;
&lt;figcaption style="font-size:.8rem;color:#94a3b8;margin-top:.5rem;text-align:center;"&gt;
IT산업·비IT산업의 매출액 증감률과 시장금리 추세 (2017–2021)
&lt;/figcaption&gt;
&lt;/figure&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="데이터-전처리--파생변수"&gt;데이터 전처리 &amp;amp; 파생변수&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;데이터 통합:&lt;/strong&gt; 사업자등록번호를 기준으로 여러 기업 데이터를 병합하고, 범주형·논리형 자료를 정수형으로 처리했습니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;결측치 대치:&lt;/strong&gt; 무응답·결측이 많은 변수를 &lt;strong&gt;MissForest&lt;/strong&gt;(Random Forest 기반 반복 대치)로 보완했습니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;종속변수 설계:&lt;/strong&gt; 기업가치평가의 가중평균자본비용(WACC) 개념을 차용해, &lt;em&gt;매출액 대비 연구개발비 투자금액&lt;/em&gt;의 연도별 변화율에 가중치(0.4 / 0.6)를 부여한 성장성 지표를 만들었습니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;독립변수:&lt;/strong&gt; 기업부설 연구소 유무, 특허 등록·출원 건수, SW 융합 기술 분야별 시장 전망 등 신용 서류에 없는 변수를 활용했습니다.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="차원-축소--적합성-검정"&gt;차원 축소 &amp;amp; 적합성 검정&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;변수 구조를 단순화하기 위해 &lt;strong&gt;주성분 분석(PCA)&lt;/strong&gt; 과 &lt;strong&gt;요인 분석&lt;/strong&gt;을 수행했습니다. 누적 분산 설명력이 약 99%에 도달하는 지점을 참고해 차원을 결정했습니다.&lt;/p&gt;
&lt;figure style="margin:1.5rem 0;"&gt;
&lt;img src="https://siuunni.github.io/uploads/papers/daegu_pca_scree.png"
alt="PCA scree plot과 누적 분산 설명력"
style="width:100%;border-radius:8px;border:1px solid rgba(148,163,184,.25);background:#fff;padding:.5rem;"&gt;
&lt;figcaption style="font-size:.8rem;color:#94a3b8;margin-top:.5rem;text-align:center;"&gt;
PCA scree plot(좌)과 누적 분산 설명력(우)
&lt;/figcaption&gt;
&lt;/figure&gt;
&lt;p&gt;요인 분석 적합성은 &lt;strong&gt;Bartlett 검정&lt;/strong&gt;(p-value ≈ 0.0)과 &lt;strong&gt;KMO 검정&lt;/strong&gt;(≈ 0.66)으로 확인해, 요인 분석이 적합하다는 결론을 얻었습니다. 요인 적재량을 기준으로 특허 관련, 데이터 산업, 기기·차량 산업, 연구소, 의료 산업 등 &lt;strong&gt;5개의 해석 가능한 feature&lt;/strong&gt;를 도출했습니다.&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="회귀-모델"&gt;회귀 모델&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;도출한 5개 feature를 독립변수로, &lt;em&gt;매출액 대비 연구개발비 투자금액&lt;/em&gt;을 종속변수로 하여 여러 회귀 방법을 비교했습니다. &lt;strong&gt;Random Forest 회귀&lt;/strong&gt;가 가장 우수했습니다.&lt;/p&gt;
&lt;table&gt;
&lt;thead&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;th style="text-align: center"&gt;n_estimators&lt;/th&gt;
&lt;th style="text-align: center"&gt;max_features&lt;/th&gt;
&lt;th style="text-align: center"&gt;max_depth&lt;/th&gt;
&lt;th style="text-align: center"&gt;RMSE&lt;/th&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/thead&gt;
&lt;tbody&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;10&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;2&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;10&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;0.0292&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;&lt;strong&gt;10&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;&lt;strong&gt;2&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;&lt;strong&gt;30&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;&lt;strong&gt;0.0269&lt;/strong&gt;&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;tr&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;1000&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;2&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;50&lt;/td&gt;
&lt;td style="text-align: center"&gt;0.0306&lt;/td&gt;
&lt;/tr&gt;
&lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;p&gt;최적 모델은 검증 데이터에서 &lt;strong&gt;RMSE 약 0.0269&lt;/strong&gt; 로 가장 낮은 오차를 보였습니다.&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id="기대-효과"&gt;기대 효과&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;객관적 성장성 평가:&lt;/strong&gt; 재무 상태가 약하지만 성장 잠재력이 높은 기업을 정량 지표로 발굴해, 은행이 투명·안전하게 자금을 공급할 수 있습니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;지역 경제 활성화:&lt;/strong&gt; R&amp;amp;D 프로젝트의 잠재 가치를 반영한 기업 맞춤형 대출로 산업 발전과 혁신을 촉진합니다.&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;윈-윈 구조:&lt;/strong&gt; 기업은 자금을 확보해 성장하고, 은행은 신규 고객 확보·신용평가 개선·장기 투자 수익을 얻습니다.&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;</description></item></channel></rss>