분석에서 코드 실험,
계산·예측 도구로 연결한 과정

문제

늘 쓰던 A업체를 감으로 선택해도 괜찮은가?

분석

진행하던 분석 프로젝트에서 운임·작업비·운영 조건의 비교값과 인사이트를 얻었다.

현장 보완

3PL 인터뷰와 직접 포장으로 박스 공간·작업 조건에 대한 아이디어를 보완했다.

구조화

국가·청구무게·수량·작업료·일정·품질을 같은 기준에서 비교하도록 정리했다.

코드 실험

일부 계산을 코드화하고 실제 배송 조건/분석값과 비교해 수정했다.

서비스화

흐름이 정리된 기능을 Streamlit에 반영해 동료가 반복 활용하도록 했다.

예측 보정

실제 3PL 청구 박스무게로 랜덤 포레스트를 학습하고 결과를 수동 반영했다.

남은 기반

분석 지식이 다음 프로젝트에서 재사용할 계산·판단 기준과 도구로 남았다.

성과를 읽는 기준

두 성과를 모델 단독 효과로 설명하지 않습니다. 원본 보고서는 공동 작성 자료이며, 포트폴리오에서 주장하는 역할은 본인이 설명한 조사·분석·도구화 범위입니다.

확인과 다음 개선

실제 청구와 오차를 비교했지만, 학습 이후 모델 성능을 지속 관리한 것처럼 표현하지 않습니다. 다음 개발에서는 무게 오차·운임 구간 변경·미산정 비율의 추적과 측정 기준을 보강합니다.

현재 과거 Streamlit 체험본·영상은 준비 중입니다. 통합 서비스 프로토타입을 당시 도구의 실사용 화면으로 대체하지 않습니다.