Foua's Blog

Capstone Design

sns 상에서의 상품 선호도 분석 툴(1) 에서는 개발배경에 대하여 포스팅 했다.

이번 글에서는 설계와 개발 환경에 대해 포스팅 하도록 하겠습니다.

설계

분석 툴은 크게 데이터 수집, 저장, 출력으로 볼 수 있습니다.

웹 크롤러는 Facebook 과 Twitter 에서 제공하는 오픈 API를 이용하여 데이터를 가져올

것입니다.

DB와 웹은 MAMP를 이용하여 Apache Sever, MySQL Sever를 사용할 것입니다

Flow chart

다음은 순서도 입니다.

사용자가 웹을 이용해 검색을 하고 만약 해당 상품이 DB 내 존재 한다면 검색 결과를 보여

주고 원하던 검색 결과라면 종료, 원하던 검색 결과가 아니라면 재 검색을 합니다.

DB 내 존재하지 않는다면 추천 검색어를 보여주고 원하는 검색어가 원하는 상품 이라면

검색을 하고 아니라면 직접 입력합니다. 이하는 같습니다.

개발환경

운영체제는 Window10

프로그래밍 언어는 Python, 개발 툴은 Pycharm

웹 개발 언어는 Html, CSS, PHP 등 개발 툴로는 Atom Editor

DB와 웹 연결을 위한 툴로 Mamp 사용 예정 입니다.

개요

나의 졸업작품 선택은 사람들이 물건을 구매할때 어떤 과정을 거쳐서 물건을 구입할까

에서 시작 되었다.

구매 의사 결정 과정

사람들은 물건을 구매할때 어떤 과정을 거쳐서 물건을 구매하게 될까.

구매 의사 결정 과정 표를 보면구매의 필요성을 느끼고 상품들을 찾아보고 비교한후

구매를 결정하는게 일반적인 구매 의사 결정 과정 이라고 할 수 있겠다.

이중에서 자신이 원하는 상품을 구매 하기위해 가장 중요한 부분이 정보탐색 단계라고

할 수 있다.

정보 탐색을 통해서 자신이 필요로 하고 원하는 가장 적합한 상품을 찾을수 있기 때문이다.

정보탐색 단계

정보탐색 단계에서 우리는 과거의 경험, 인터넷 검색, 리뷰/후기 등을 보고 상품을 구매한

다.

문제점

하지만 인터넷 마케팅, 바이럴 마케팅이 성행 하면서 거짓 정보를 보고 잘못된 판단을 하여

잘못된 구매 결정을 하는 경우가 많아졌다.

그래서 나는 일상속에 오고가는 대화를 분석하면 이러한 문제점을 해결할수 있을거라

생각했고 SNS가 이러한 특징을 가지고 있는걸 떠올렸다.

분석사이트 결과

하지만 이 역시도 문제점이 있다.

위 사진은 SNS 분석 사이트중 하나에서 갤럭시S7을 검색한 결과 화면이다.

SNS 또한 가계정들과 광고성 글로인해 제대로된 분석이 되지 않는것을 볼수있다.

:: 결론 ::

잘못된 데이터를 가지고 분석하는 것은 분석하지 않는것만 못할것이다.

그래서 이러한 문제점을 보완하기 위하여 가계정들과 광고성 글을 필터링하고 데이터를

분석하고 점수화 하여 상품 구매를 도와주는 SNS 상에서의 상품 선호도 분석 툴을 개발

하게 됐다.