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[Analysis 분야] 챔피언리그 문제 관련 주요 질의응답 안내(8.23일 추가)
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  • 관리자
  • 작성일
  • 2018-08-16
  • 조회
  • 987

안녕하세요. 빅콘테스트 사무국입니다.

Analysis 분야 챔피언 리그 문제와 관련하여 참가자분들께서 자주 질의하여 주시는 내용에

대하여 답변을 아래와 같이 안내드리오니 대회 진행시 참고하시기 바랍니다.

 

Q1. 한 계정의 다수 문파 중복 가입이 가능한가요?

A1. 하나의 계정은 여러 개의 캐릭터를 보유할 수 있으며 이 때 이 다수의 캐릭터들이 각기 다른 문파에 가입한 경우, 해당 계정이 다수의 문파에 가입한 것으로 표기됩니다.

예를 들어, 계정 A가 캐릭터 가, , 다를 보유하고, 캐릭터 각각이 X,Y,Z문파에 가입한 경우, 계정 A는 문파 X,Y,Z에 가입한 것으로 표기됩니다.

 

Q2. 이탈 라벨은 어떻게 부여되나요?

A2. 마지막 8주차가 끝난 시점을 기준으로 각 계정의 이탈 시점에 따라 라벨이 부여됩니다.

예를 들어, 라벨이 week인 경우에는 9주차에 이탈한 유저를 의미하며, month인 경우에는 8주활동 이후 11~12주차 사이에 이탈하였음을 의미합니다.

따라서 참가자는 test 데이터에 있는 유저들의 8주 동안의 활동 내역을 종합하여 이후 이탈 시점에 대해 예측하시면 됩니다.

자세한 라벨 부여 기준 및 예시는 대회 홈페이지에 게시된 설명회 자료의 본문과 Appendix를 참조하시기 바랍니다.

 

Q3. 거래 데이터 (train_trade, test_trade)에 중복되는 행(row)가 존재합니다. 어떻게 해석해야 하나요?

A3. 현재 제공된 거래 데이터에는 데이터 추출과정에서의 오류로 인하여 중복 집계된 행들이 존재합니다. 따라서 이런 중복 집계된 행들을 고려하여 분석해 주시기 바랍니다.

 

Q4. 거래 데이터는 어떤 방식으로 아이템을 주고 받은 데이터를 의미하나요? 경매장에서의 거래도 포함되나요?

A4. 캐릭터 간에 교환창을 이용해 아이템을 주고 받은 이력 데이터입니다.

거래라고 해서 반드시 서로 아이템을 교환하는 경우만 있는 것은 아니고 일방적으로 아이템을 전달하는 경우도 있습니다.

 

Q5. 파티 데이터의 생성 기준이 궁금합니다. 파티원이 한 명이라도 가입/탈퇴할 때마다 파티가 새로 생성되는 건가요?

A5. 파티가 한번 생성되면 모든 파티원이 탈퇴할 때까지 파티가 유지됩니다. 따라서 party_end_time 은 모든 파티원이 탈퇴하여 파티가 해체된 시간을 의미합니다.

또한, 파티원이 중간에 가입/탈퇴가 빈번하게 발생할 경우 파티원이 6명 이상이 될 수 있습니다.

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<8.23일자 추가사항>

 

Q6. 접속하지 않더라도 결제가 가능한가요?

A6. 접속하지 않더라도 홈페이지 내부 블소 N샵 등을 통해 결제가 가능하며, 이에따라 주차 별 Activity데이터와 Payment데이터가 일치하지 않는 경우가 존재합니다.

 

Q7. 특정 활동이 없는 주차의 경우, 해당 활동을 나타내는 변수값은 NA로 채워지나요 0으로 채워지나요?

A7. 접속이 발생한 주차에, 특정 행동을 취하지 않았다면, 해당 주의 특정 행동을 나타내는 변수는 0으로 기록 됩니다.

예를 들어, 어떤 유저가 3주차에 접속하여 플레이를 했지만, 결투를 하지 않았다면, 결투 횟수를 나타내는 duel.cnt변수는 0으로 기입된 후 표준화 처리 됩니다.

또한, 결제 데이터의 경우 결제가 이뤄지지 않은 주차에 대하여 0으로 채워넣고 표준화 수행을 하였습니다.

이에 따라, 접속 및 결제 하지않은 주차의 결제 이력을 나타내는 데이터가 존재합니다.

예를 들어, 특정 유저가 1,3주차에는 접속과 결제를 진행하지 않았더라도, 해당 유저의 1,3주차 결제액은 0으로 기입되었으며, 0값은 표준화 과정에서 다른 값으로 변환 되었습니다.

따라서, 해당 유저가 결제 및 접속하지 않았음에도, 제공된 결제 데이터에는 1,3주차에 대한 결제 이력이 존재하게 됩니다.

 

Q8. 거래 데이터의 품목별로 표준화가 적용되었나요?

A8. 품목별 구분없이 전체 거래에 대하여 표준화 처리 되었습니다.

 

Q9. train, test 각기 다른 기준으로 표준화 처리되었나요?

A9. traintest는 같은 기준으로 표준화 처리 되었습니다. 모든 데이터는 traintest에 해당하는 유저들의 데이터만을 이용하여 표준화 처리한 후, traintest로 분리하였습니다.

 



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