[프로젝트] 70만 건의 데이터를 활용한 주택 가격 예측 프로젝트: 앙상블 모델과 입지 분석의 실전 경험

대학 시절 수행한 부동산 가격 예측 프로젝트는 제가 데이터 분석 실무에 첫발을 내디딘 중요한 경험이었습니다. 약 70만 건 규모의 실제 주택 거래 데이터를 활용하여, 준공 연차, 전용면적, 교통 접근성 등의 변수와 기준금리 같은 외부 경제 요인을 분석했습니다.

LightGBM, XGBoost 등의 앙상블 모델을 활용해 가격 예측 정확도를 높이고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화했습니다. 또한 SHAP 값을 통해 주요 변수들의 기여도를 시각화하며 결과의 해석력을 확보했습니다.

프로젝트 전에는 부동산 도메인 지식이 부족했기에 논문, 통계청 자료, 실제 분양 대행사 제안서를 참고하며 현업의 시각을 이해하고자 노력했습니다. 이 과정을 통해 정량적 분석뿐 아니라 실무 적용 가능성까지 고려한 통합적인 분석 시각을 키울 수 있었습니다.