대회 : 월간 데이콘 항공편 지연 예측 AI 경진대회
Link : https://dacon.io/competitions/official/236094/overview/description
| 이름 | work |
|---|---|
| 이선오 | 데이터 전처리, 데이터 EDA/시각화, 머신러닝 모델 개발/튜닝, PPT 제작 |
| 이영빈 | 데이터 전처리, 텍스트분석 모델 개발, PPT 기획, PPT 제작 |
| 이위성 | 블로그/뉴스 기사 크롤링, 데이터 전처리, 워드클라우드 제작, 딥러닝 모델 |
코로나19로 주춤했던 국제 여객 수송량이 2022년부터 빠른 회복세를 보이고 있습니다.
국제공항협의회의 발표에 따르면 2023년 10월 총 승객 교통량은 전년 대비 22% 증가하여 2019년의 95%에 도달했습니다.
코로나 이전의 기대치까지 회복하기엔 시간이 필요할 것으로 예측했으나, 많은 공항이 승객 교통 기록을 달성하고 있습니다.
항공을 키워드로 네이버블로그 및 뉴스 2,000건을 크롤링하고 워드클라우드로 나타낸 결과
여행, 예약과 더불어 지연이 중요한 키워드로 나타났습니다.
관련 연구에 따르면 항공사 운송서비스 만족도는 고객 충성도에 긍정적인 영향을 미치고,
서비스 실패에 대한 소비자의 부정적 감정 반응이 높을 수록 이용 항공사 전환 의지가 강해집니다.
이렇듯 항공기 지연은 고객 경험에 큰 영향을 미치는 요소로, 항공기 지연은 항공사에도 많은 비용을 유발합니다.
코로나 이전인 2019년 미국의 약 20%의 항공편이 지연을 겪었고, 이로 인해 약 329억$의 지연 비용이 발생했습니다.
항공기 지연은 항공 산업을 넘어 더 넓은 범위까지 영향을 미칠 수 있고
소비자와 항공사 양측을 모두 고려했을 때 항공기 지연 예측이 필요하다고 판단해 지연 예측 프로젝트를 진행했습니다.
Dacon 항공기 지연 데이터 : https://dacon.io/competitions/official/236094/data
Data Shape
train (1,000,000, 19)
test (1,000,000, 18)
column 사이의 상관관계를 파악하기 위해 Heatmap을 그려 확인했습니다.
대부분의 컬럼이 상관관계가 낮았지만 출발 시간과 도착 시간 사이에서 0.68의 상관이 있었습니다.
항공기 이용객은 가을이 가장 많았지만 항공기 지연은 여름에 가장 많이 발생했습니다.
여름은 허리케인 발생 시기로 기상의 영향을 많이 받습니다.
날씨는 연결 항공기의 지연 도착과 더불어 미국 항공기 지연에 큰 영향을 주는 요소로,
2022년 미국 항공편 결항의 절반 이상이 기상이변으로 인해 발생했습니다.
주별 지연 정도에 차이가 존재했고 워싱턴, 뉴욕, 캘리포니아, 플로리다 네 곳의 지연율이 높았습니다.
플로리다는 주별 인구수 3위, 미국 내에서 허리케인이 가장 자주 발생하는 지역으로
Southwest Airline은 허리케인 시기 플로리다 출발 항공편을 무료로 교환할 수 있는 프로모션을 진행했습니다.
항공기 지연 예측은 시기별 프로모션과 같은 비즈니스 모델 개발까지 기대할 수 있습니다.
Label 데이터인 Delayed 값이 불균형하여 모델 학습이 제대로 이뤄지지 않을 것이라고 판단했고
Undersampling, Oversamplig(SMOTE)를 적용해 불균형을 해소, 분석 모델링을 진행했습니다.