77일차) 내일배움캠프 데이터 분석 TIL - 최종 프로젝트(6)

📌 오늘 한 일 요약

• 텍사스 레인저스 2025 데이터 수집 파이프라인 전체 코드 정리
• EDA 시각화 코드 정리 (타순·불펜·홈원정·접전 분석)
• 팀 회의: 데이터 파일 버전 불일치 이슈 파악 및 해결
• 멘토링: ML vs 몬테카를로 방향성, 피처 선정, 시나리오 시뮬레이션 논의

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🤝 팀 회의 & 멘토링 내용

오전 팀 회의 — 데이터 파일 버전 불일치 이슈

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문제: 롤링 그래프 실행 시 결과가 다르게 나옴
원인: 파이프라인 재실행 시 구버전 파일이 생성되어 최신 파일을 덮어씀 (컬럼명 불일치: OPS vs game_OPS)
근본 원인: 타자 쪽 일별 처리 코드가 누락되어 있었음 (투수 쪽에는 있었음)

 

해결 방향

• 타자 데이터 일별 처리 코드 추가
• 전체 파이프라인 재실행으로 검증

튜터링 — 주요 논의

① ML vs 몬테카를로 시뮬레이션

• 튜터님 피드백: 몬테카를로는 과거 데이터 분석용, ML은 미래 예측용으로 성격이 다름
• 두 방법을 연결하는 방향에 대한 재검토 필요

② 피처 선정 접근법

• 다중공선성 문제: 연결된 지표가 많아 중복 제거 필요
• PCA보다 feature selection 권장 (해석 가능성 우선)
• Feature importance 확인 후 반복 실험으로 선별
• 피처 1~2개 변경으로는 성능이 크게 변하지 않을 수 있으니 지속적 실험 필요

③ 시나리오 시뮬레이션 아이디어 ⭐

• 특정 문제 상황 개선 시 피처 수치 변화를 연쇄적으로 반영 → 승률 차이 분석
• 예: 마무리 약점 개선 → 세이브/논세이브 상황별 스플릿 데이터로 수치 변화 반영
• 튜터님 평가: 아이디어는 좋으나 가상 데이터를 논리적으로 생성하는 방법이 관건

④ 모션 분석 (MediaPipe)

• 투구 동작 키포인트 추출 중, 스켈레톤 오버랩 & 프레임 끊김 문제 발생
• 키네마틱 시퀀스 분석 목표: 골반 → 몸통 → 어깨 → 팔 순서 각속도 최대값 확인
• 보간법(interpolation) + Butterworth 필터 적용 검토
• 품질 낮은 영상 데이터는 과감히 제거