🧢 KBO 대시보드

🧢 프로젝트 진행 과정

• Modeling
  • 18~22년의 5개년 데이터를 추출함.
  • 이상치가 많고, 적은 양의 데이터를 보완하기 위해 XGBoost, ridge, KNN regressor를 Hard Voting하여 사용

• 서버 아키텍처
  • 총 2개의 도커 서버를 사용하여 한 서버에서는 웹을 구성, 다른 서버에서는 정해진 시간에 일정한 작업을 수행할 수 있도록 Cron Server운영
  • 웹 서버에서는 React, Spring, Flask, Nginx 컨테이너를 띄워서 상호작용이 가능하도록 함.
  • 크론 서버에서는 24시간, 혹은 1분마다 모델링, 크롤링 등 정해진 크론 작업을 수행
  • Github, Travis CI, Docker Hub, AWS Elastic Beanstalk 으로 이어지는 과정을 통해 자동 배포되는 CI/CD 환경을 구축함.
• 구단 분석 : 국내 야구 갤러리를 크롤링하여 NLP를 이용해 전처리한 후, 워드클라우드 및 언급량 그래프를 통해 구단을 분석함

🧢 프로젝트 결과

• 실시간으로 데이터 업데이트를 진행하여 1분에 한 번 씩 결과 반영

• 하루에 한 번 씩 크롤링을 진행하여 홈페이지에 반영
• 하루에 한 번씩 업데이트 데이터를 이용하여 백엔드 서버에서 예측 모델을 돌려 예측 순위를 보여줌

• 각 팀별 페이지를 만들어 팀 별 정보(우승횟수, 주전 등), NLP한 결과 (워드클라우드) 를 보여줌

• 매일 크롤링을 진행하여 OPS/ERA 순위별로 선수들을 나열함

• 하루에 한 번 크롤링한 데이터를 모델에 넣어 예측한 결과를 보여줌

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