플러스프로젝트 배경
정형 데이터가 CSV, DB, API에 흩어져 있고 운영자가 위험 신호를 늦게 확인하는 상황을 가정했습니다. 자동매매나 수익 보장이 아니라 데이터 기반 판단을 돕는 대시보드 구축이 목표입니다.
프로젝트 성과
예측·이상탐지 결과를 한 화면에서 확인하는 구조 설계
데이터 수집, 모델 검증, 리스크 지표, 알림 조건, 운영 대시보드를 분리해 도메인별로 재사용 가능한 분석 시스템 형태로 구성했습니다.
핵심 기능
예측 신뢰도·이상탐지·리스크 알림 대시보드
시계열 추세, 예측 구간, 이상 이벤트, 데이터 품질 상태를 React 대시보드에서 확인할 수 있게 구성했습니다.
진행 단계
데이터 파이프라인과 모델 검증 흐름 설계
2026.01
CSV/DB/API 데이터를 정제하고 예측 모델 결과와 리스크 점수를 API로 제공하는 구조를 설계했습니다.
프로젝트 상세
정형 데이터를 수집해 예측 모델을 만들고, 리스크 지표와 결과를 웹 대시보드에서 확인할 수 있게 만드는 데이터 분석 시스템 예시입니다. 이 포트폴리오는 투자 수익이나 특정 결과를 보장하는 서비스가 아닙니다. 고객이 가진 데이터로 “무엇을 예측할 수 있는지”, “어떤 위험 신호를 먼저 볼 수 있는지”, “운영자가 어떤 기준으로 판단할지”를 시각화하는 기술 역량을 보여주는 용도입니다. [구현 가능한 범
