1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만,  

중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다.  

수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거  

   - 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류  

   - 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정  

   - 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 중복 데이터 자동 탐색 및 제거  

   - 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제)  

   - 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별  

   - 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정  

   - 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 프로모션 진행 후 매출 데이터를 수동으로 정리  

- 이벤트 기간 동안의 판매량을 별도로 추출하여 분석  

- 고객 반응(리뷰, 피드백, 문의 등)을 일일이 수집하여 정리  

- 프로모션별 효과를 비교하는 작업이 번거롭고 시간이 많이 소요됨  

 자동화하고 싶은 업무  

- 특정 프로모션 기간 동안의 매출 및 판매량 자동 집계  

- 프로모션별 매출 증가율 및 고객 유입 효과 분석  

- 고객 피드백(리뷰, 만족도 조사 등) 자동 수집 및 정리  

- 동일 제품의 일반 판매 기간과 프로모션 기간을 비교하여 효과 분석  

- 성과가 우수한 프로모션 유형 자동 추천