데이터야놀자

Colors of Seoul [Café]

발표자 : 김소령 ( )

시간 : 미정

난이도 : 쉬움

키워드 : 색감, 색데이터, 카페, 서울

내용

'카페투어'라는 말이 생길정도로 카페 의 수요가 급격히 늘어나고, 그만큼 창업자의 수도 늘어나고 있습니다.
'카페 창업', ' 카페 인테리어' 등의 책이 끊임없이 출간되지만, 정작 원하는 내용을 한 눈에 정리한 책은 찾아보기 힘듭니다.
내가 창업하고자 하는 지역의 카페가 주로 어떤 조합의 색을 쓰고, 이용객들은 그 조합의 인테리어를 실제로 어떻게 느끼는지에 대한 이야기를 직관적으로 담아내고 싶었습니다.

본 발표에서는
서울시내 카페 325개의 매장 이미지 "색데이터" 추출하고 분류하는 과정과 원리를 공유하려합니다.
군집 분석 알고리즘 중 하나인 "Kmeans"와 python 라이브러리 "OpenCv"에 대해서 잠깐 소개할 예정입니다.
또한, 프로젝트 과정에서 수집하고 분류한 데이터를 Tidy Data로 정리해야하는 필요성과 과정을 공유하려합니다.
웹페이지 구현에는 미흡한 점이 많아, 결과보다는 "과정"과 "목표 페이지" 소개하고 다양한 "조언"을 듣고싶습니다.

대상 청중

색데이터를 다루는 프로젝트에 관심있는 분들!

이 작은 프로젝트와 잠깐의 발표가
카페 창업과 매장 인테리어에 관심있는 분들께는 의사결정의 도구로,
카페투어를 즐기는 분들과 촬영이 잦은 분들께는 다음 장소 선정의 도구로,
마지막으로 색데이터에 관심있는 분들께는 제2차 가공물로 발전할 수 있는 기반이 되길 바랍니다.

발표 이해에 도움 되는 사전 지식

색데이터에 대한 관심 정도..?
코드에 대한 설명이 다소 있어, 파이썬을 사용하시는 분들은 가볍게 들으실 수 있겠지만,
특별히 요구되는 사전 지식은 없습니다!

연사 소개

TMI 해시태그 :
#립스틱 #빨강 #python #데잇걸즈2기수료 #중앙대 #경영학부 #데이터새내기 #천안사람

립스틱과 화려한 색을 좋아하는 대학생입니다. 작년 처음 Python을 공부하면서 프로그래밍의 매력에 빠졌습니다. 미술을 배운 적이 없어 색데이터 분류에서 어려움을 겪었지만, 내가 좋아하는 색을 데이터로 공부해볼 수 있는 기회가 되었습니다. 앞으로 더 새로운 분야의 데이터를 분석하면서 실무에서 데이터 사이언티스트로서 다시 뵙고 싶습니다.