[프로젝트] 카트라이더 메타분석 프로젝트 (Feedback)

그룹원들과 그 외의 분들이 적어주신 피드백을 바탕으로 진행했던 프로젝트를 리뷰하고자 한다. 이번 프로젝트는 자유주제를 바탕으로 이루어진 과제이다보니 수많은 도메인을 접할 수 있었다. 스포츠부터 이커머스까지 아주 다양했다. 이를 통해서 더 많은 도메인을 쌓을 수 있었던 것 같다. 피드백 조에 있었던 분들의 실력이 좋아서 많이 참고가 된 것 같다. 아래는 작성자가 받은 피드백의 리스트이다. 같은 조가 아님에도 피드백해주신 분도 있다. 꼼꼼히 피드백해주신 기수분들께 감사의 말씀을 올린다.

1번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 발표 전체적으로 너무 좋았습니다
   2) API로 받아오는 과정을 상세하게 적어주신 부분이 좋았습니다
2. 아쉬운 점
   아쉬운 점
   1) 평가지표가 낮아나와서 그부분이 조금 아쉬웠습니다
   2) 고생하셨습니다!!
3. 작성자의 리뷰
   1) 평가지표가 낮은 것은 저도 정말 아쉽게 느꼈습니다. 앞으로는 데이터 자체에 문제가 예상된다면 다른 데이터셋을 사용한 주제로 변경하는 것도 고려해봐야겠다는 생각이 듭니다.

2번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 누구나 한번쯤은 해봤을 카트라이더를 주제로 데이터 분석을 진행하신점이 좋았습니다.
   2) v1 엔진 출시 전후로 데이터를 나누어서 영향력을 파악한 분석 방법이 적절한 것 같습니다.
   3) Open API를 활용하여 데이터를 직접 수집한 부분이 인상 깊었습니다. 저도 개인적으로 변수를 추가할 때 Open API를 활용했었는데 이 부분이 어려워서 많은 시간을 들였습니다. 많이 고민하고 고생을 하신 흔적이 보이는 것 같습니다.
2. 아쉬운 점
   1) 데이터 테이블의 형태를 보여주셨으면 더 이해가 잘 됐을 것 같습니다. 중복값, 결측치 처리 등에서 어떤 변수가 처리 되었는지 확인을 할 순 있었지만, 실제 데이터가 어떻게 생겼는지 궁금했습니다.
   2) 이건 어쩔 수 없는 부분이긴하지만 성능이 조금 아쉬웠습니다. 하지만, 이건 연구자보단 데이터의 문제이기 때문에 정말 어쩔 수 없는 것 같습니다. 성능이 좋지 못한 데이터로 성능을 올리려고 다양한 시도를 하신 것 같은데 정말 수고많으셨습니다. 좋은 발표 감사합니다!
3. 작성자의 리뷰
   1) 실제로 Open API의 이용에 많은 시간을 투자했습니다. 이 노력을 알아주셔서 감사할 따름입니다.
   2) 데이터 테이블의 형태를 보여주는 것은 좋은 아이디어 같습니다. 데이터를 어떻게 표현해야 이해가 쉽게 될까 했는데 간단한 방법을 두고 고민했던 것 같네요.
   3) 성능의 부분에 대해서 이해해주셔서 감사합니다. 저도 많이 아쉽네요.
   4) 엄청 세세하게 적어주신 리뷰였습니다. 정말 감사합니다.

3번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 발표 잘 보았습니다. 전달과정이 논리적이어서 흐름을 따라가기에 좋았습니다.
   2) 주제도 해당 산업에서 중요하게 사용될 수 있을것 같습니다.
   3) 모델성능에서 적절한 시각화(변수중요도 등)와 자료가 제시되어서 잘 전달된 것 같습니다.
2. 아쉬운 점
   1) 정리도 잘 되어있고, 목적도 명확하게 제시되어있어서 아쉬운점은 따로 없습니다. 오히려 조금 다듬어서 포트폴리오로 사용하셔도 될 것 같아요. 한 주 동안 고생 많으셨습니다. 저도 관심있는 도메인이라 매우 흥미롭게 들었습니다 :)
3. 작성자의 리뷰
   1) 작성자와 관심 도메인이 비슷하신 분이셔서 긍정적인 리뷰가 더 좋게 다가오는 느낌이었습니다. 감사합니다.

4번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 수준 높은 분석으로, 보면서 많은 공부가 되었습니다.
   2) 차분하고 침착한 발표로 발표전달이 잘 된 것 같습니다.
   3) 사용한 모델별로 하이퍼파라미터, 여러 평가지표를 정리하고, 비교 분석하는 것이 좋았습니다.
2. 아쉬운 점
   1) 발표를 들으며, 많이 배운 것 같습니다! 고생하셨습니다!
3. 작성자의 리뷰
   1) 좋았던 점을 자세하게 적어주셔서 제가 살릴 수 있는 부분을 명확히 이해할 수 있었던 것 같습니다. 감사합니다.

5번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 흥미로운 소재로 다양한 시각자료를 포함하고 있어 발표가 지루하지 않았습니다.
   2) catBoost라는 새로운 부스팅방법을 배웠습니다.
2. 아쉬운 점
   1) 데이터가 부족한점이 아쉬웠습니다.
3. 작성자의 리뷰
   1) 정보를 공유해드릴 수 있어서 좋았던 것 같습니다.
   2) 데이터의 부족에 대한 부분에 대해서 아쉬워하는 분이 많네요. 추후에는 데이터셋 및 주제선정에 더 신중을 가해보겠습니다.

6번째 피드백

1. 좋았던 점
   1) 주제 및 타겟 선정의 스토리 텔링이 좋았습니다.
   2) Open API를 통해 직접 데이터를 수집 및 분류를 잘 하신것 같습니다.
   3) 프로젝트 피드백을 통해 문제점, 개선사항 등을 잘 정리하셨습니다.
   4) 프로젝트 진행중에 API 사용 등 새로운 요소를 학습하고 적용하는 점이 보기 좋았습니다.
2. 아쉬운 점
   1) 관련없는 요소 제거 중에 우리가 생각지도 못한 중요한 요소가 있을수 있습니다. 예를들어 '유저닉네임'의 경우 특정 유저가 게임을 워낙 게임을 잘해서 카트의 성능이 다른 유저에 비해 낮더라도 승률이 좋을 수도 있습니다.
   2) 시각화 부분에 있어서 section2에서 배웠던것들을 좀더 활용했으면 어땠을까 생각합니다. (물론 의미없이 시각적 내용을 현란하게 표현하는 것보다는 성우님 처럼 간결하게 표현하는것이 저 개인적으로는 더 좋다고 생각합니다.)
3. 작성자의 리뷰
   1) 여러 새로운 시도에 대해서 알아봐주셔서 감사드립니다.
   2) 유저닉네임이 하나의 요소가 될 수 있다는 점은 생각 못했었네요. 좋은 지적인 것 같습니다. 포함시키고 모델을 진행했어도 괜찮았을 것 같습니다.
   3) PDP, SHAP의 이용을 좀 더 활발히 해보도록 해보겠습니다. 좋은 의견 감사드립니다.