스포츠 분석 및 기사 자동 생성

과제

이 프로젝트에는 대량의 경기 통계를 처리해 예측과 읽기 쉬운 콘텐츠로 전환하는 시스템이 필요했습니다. 수동 분석과 기사 작성으로는 규모를 확장하기 어려웠으며, 비즈니스에는 일관성 있고 데이터에 기반한 결과물이 필요했습니다.

정확성과 일관성을 유지하면서 외부 스포츠 데이터 소스를 연동하고, 통계에 예측 모델을 적용해 사람의 개입 없이 분석 기사를 생성하는 것이 과제였습니다.

솔루션

스포츠 데이터 API에 연결해 경기 통계를 수집하는 스포츠 분석 플랫폼을 구축했습니다. 데이터는 PostgreSQL에 저장하고 pandas를 사용해 정제 및 변환합니다.

scikit-learn으로 구축한 머신러닝 모델이 통계를 분석해 예측을 생성합니다. 이 모델은 과거 경기 데이터를 기반으로 학습하며 확률에 기반한 전망을 출력합니다.

플랫폼은 LLM API를 사용해 분석 기사를 자동으로 생성합니다. 기사에는 예측과 통계가 반영되며, 수치 데이터를 구조화된 글로 변환합니다. 데이터 수집부터 기사 게시까지 전체 파이프라인이 수동 입력 없이 실행됩니다.

• 경기 통계 수집을 위한 스포츠 데이터 API 연동
• 과거 데이터를 바탕으로 예측을 생성하는 머신러닝 모델
• LLM API를 사용한 기사 자동 생성
• 경기 통계 저장 및 조회를 위한 PostgreSQL 데이터베이스
• pandas와 scikit-learn을 활용한 데이터 처리 파이프라인

결과

• 플랫폼이 스포츠 데이터 API에서 경기 통계를 자동으로 수집합니다
• 각 경기의 머신러닝 예측을 생성합니다
• 수동으로 작성하지 않아도 분석 기사가 생성됩니다
• Python, pandas, scikit-learn, PostgreSQL, LLM API를 사용해 시스템이 처음부터 끝까지 작동합니다