🎯SAS Hackathon 2025 데이터 분석 경진대회!

이번 해커톤과 관련하여 분석 주제 및 데이터, 결과 제출 방식 등에 대해 아래와 같이 안내드립니다. 

1. 분석 주제

지하철 역사 승하차자 수와 서울 기상 상태 데이터를 활용하여, 지하철 역사 내 실내 공기질 정도를 예측하는 모형을 개발합니다.
※ 공공 데이터의 추가 매쉬업은 허용됩니다.

2. 데이터 설명 및 교육자료

2.1 데이터 설명 및 제공 데이터: 📁SAS 코리아 Hackathon 자료실

2.2 교육자료: 유튜브 참고
👉 SAS 해커톤 Korea (SAS/Viya 소개)
👉 SAS 해커톤 Korea 채널

3. 결과 제출 양식

데이터 EDA부터 분석 결과까지의 전체 분석 과정을 포함한 PPT 문서 1부 제출

4. 심사 기준

4.1 모델 정확성 (40%)

• 공기질 데이터 중 2022년도 Train Data를 모델링에, 2023년도 Test Data는 홀드아웃 데이터로 사용하여 결과 생성
• 평가 기준: AUROC(ROC 아래 면적) 값을 우선으로 평가
• 데이터 역할에 따른 결과표 반드시 첨부: 관측값 수, 오분류 비율, KS 통계량, AUROC 필수 포함
  

4.2 분석의 적정성 (60%)

• 데이터 EDA 및 타깃 설정 등 분석 과정 설명 (20%)
• 다양한 접근을 통한 모형 생성 및 적절성 (20%)
• 모형 결과 해석 및 추가 제언 (20%)

각 분석 단계별 캡처 이미지 반드시 포함(필수)

5. 결과물 제출처

결과 제출 경로는 5월 26일, 해커톤 자료실을 통해 별도 공지드릴 예정입니다.

6. 문의처

관련 문의는 아래 연락처로 부탁드립니다.
📧 kwang-youl.lee@sas.com