Data_Kaywon
계원예대 신입생 중도탈락 분석 (ML 예측 + 군집분석) — 02_Data_Kaywon/
현재 상황
LOGS · 진행 단계W27(6/29~30) 소득분위·입시전형·지역 상관분석 보고서 5건 + 입시전형 정원 최적화 설계안 v0 신설 → 종합분석보고서 v08 최종 통합 소재 확보. 05_gemini ML(AUC 0.880) + 5관점 K-means 완료 기반 위에 소득/지역/전형 세 축의 심층 보고서 라인 진행 중.
- 2026-06-30W27: 소득·입시전형·지역 상관분석 5건 + 정원 최적화 설계안 v0
21_고교_입시전형별_행동및학업패턴 · 34_소득_국민연금_지역소득 · 35_소득_제적률_휴학률 · 36_소득_분위별_상위10대_유입지자체 · 38_소득_학적행동별_상위_유입지자체 5건 + 15_종합_입시전형_정원_최적화_설계안.
MD - 2026-06-0705_gemini ML 분석 완성 — 제적 예측 모델 + 학과별 보고서 22종
랜덤포레스트 Accuracy 91.3% / AUC 0.880. 변수 중요도: GPA 변화 추이(18.2%), 학기평점(18.1%), 고교내신(14.5%). 5관점 K-means 군집 프로필 완성.
MD - 2026-06-04질문 유형별 댓글러 반응 분석 완성 — 11개 유형·월별 분포
합격가능성(481)·면접(448)·학과선택(288) 등 11개 유형 분류. 월별·유형별 분포 + 댓글러 유형 반응량 완성.
MD - 2026-04-24관리 마스터 구축 — 02_Data_Kaywon PROJECT.md/CLAUDE.md 정비
01~04 4문서 + 2024 데이터·종합보고서 v07 정리. 일관성점검 스킬 명문화.
MD
작업 결과물
DELIVERABLES · 클릭 → VS Code- 익명화 통합 데이터셋 (6,089명 × 62변수)
2022~2026 입학생 전수. PII 완전 파기. 입시·성적·출결·소득분위·학생지원·휴학/제적 통합.
- 제적 예측 모델 보고서 (랜덤포레스트 AUC 0.880)
로지스틱 회귀 vs 랜덤포레스트 비교. 변수 중요도 상위 3: GPA 변화 추이·학기평점·고교내신. 임계값 운영 가이드 포함.
MD2026-06-06 - 5관점 K-means 군집 분석 보고서
입학배경·학업성취·학사행동·정서적응·종합 5가지 관점 군집 프로필. 검정고시 코호트 별도 분석.
MD2026-06-06 - 계원예대 신입생 종합분석보고서
6,089명 코호트 중도탈락 요인 실증분석. 소득분위 U자형 패턴·골든타임 1학년 1학기·지역 역설 등 핵심 발견.
MD2026-06-07 - 학과별 세부 분석 보고서 (22종)
전 학과 소득분위·제적률·성적 세부 분석. Python generate_department_reports.py로 자동 생성.
MD2026-06-07 - Data_Kaywon Phase2 분석 보고서 (PPTX)
시각화 기반 Phase2 분석 보고서. 발표용.
- 2026 연구제안서
2026년 연구 제안서 최종본.
- 종합 분석 보고서 v07 (PDF)
구 버전 — v08 작성 중.
PDF2026-03-15
다음 작업
NEXT TASKS · 우선순위- 01
입시전형 정원 최적화 설계안 v1 확정
HIGH15_종합_입시전형_정원_최적화_설계안 v0(6/30) → 소득분위·지역·전형 데이터 축 통합 → v1 확정.
EST · 1~2일 - 02
종합분석보고서 v08 최종 완성
HIGHW27 신설 5개 보고서(21·34·35·36·38)와 05_gemini ML 결과를 통합한 v08 완결. /일관성점검 스킬로 정합성 점검.
EST · 2~3일 - 03
제적 예측 모델 정책 함의 정리
HIGH랜덤포레스트 결과 → 학사지원팀 활용 가이드. 임계값 0.3(조기경보) / 0.5(고위험군) 운영 시나리오.
EST · 1일 - 04
2026 연구제안서 최종 제출 버전 확정
MID학교 양식 준수 + 일정 확정. ML 분석 결과 반영.
EST · 1일