한국데이터정보과학회 & SAS KOREA
제 2 회 데이터 분석 경진대회: 데이터 안내

□ 데이터 소개

- 제공된 Train 데이터를 활용하여 분석 모델을 개발하고, Test 데이터 고객들의 ① 향후 1개월 내 이탈 확률과 ② 향후 1년 가상 LTV 금액을 예측하여 제출.

□ 데이터셋 구성

- 데이터는 총 3개의 이종 데이터 테이블과 1개의 학습용 정답 테이블로 구성되어 있고, 고객 ID(customer_id)를 기준으로 결합하여 활용한다.

ㅇ 학습 데이터 (Train Data): 가상 고객 6만 명분. 정답 포함.

ㅇ 평가 데이터 (Test Data): 가상 고객 4만 명분. 정답 비공개.

※ Test Data 중 2만 명은 대회 기간 중 리더보드(Public) 점수 산출에 사용되며, 나머지 2만 명은 최종 순위(Private) 산출에 사용

구분	파일명	설명	변수 수
Train Input	train_customer_info.csv	Train 고객 기본 정보(데모그래픽)	7
	train_transaction_history.csv	Train 고객 리테일 구매 이력(시계열)	6
	train_finance_profile.csv	Train 고객 금융 자산 스냅샷	8
Train_Target	train_targets.csv	Train 고객별 이탈 여부 및 LTV 정답	2
Test Input	test_customer_info.csv	Test 고객 기본 정보	7
	test_transaction_history.csv	Test 고객 리테일 구매 이력	6
	test_finance_profile.csv	Test 고객 금융 자산 스냅샷	8
Sub	sample_submission.csv	제출 형식 샘플 파일	-

□ 데이터 명세서

ㅇ 고객 기본 정보 (customer_info.csv)

변수명	영문명	타입	설명
customer_id	Customer ID	Text	고객 고유 식별자 (Key)
join_date	Join Date	Date	서비스 최초 가입일
age	Age	Int	고객 연령
gender	Gender	Cat	성별 (M: 남, F: 여)
region_code	Region Code	Cat	거주 지역 코드 (R01~R07)
is_married	Marital Status	Bin	결혼 여부 (0: 미혼, 1: 기혼)
prefer_category	Preferred Category	Cat	리테일 선호 카테고리
income_group	Income Group	Cat	가입 시 추정 소득 구간 (G1(저)~G5(고))

ㅇ 리테일 구매 이력 (transaction_history.csv)

변수명	영문명	타입	설명
trans_id	Transaction ID	Text	구매 건별 고유 식별자
customer_id	Customer ID	Text	고객 고유 식별자 (Key)
trans_date	Transaction Date	Date	구매 일자 (2023-07-01 ~ 2023-12-31)
trans_amount	Transaction Amount	Int	구매 금액
biz_type	Business Type	Cat	구매 채널 (Online, Offline)
item_category	Item Category	Cat	구매 물품 카테고리
is_installment	Is Installment	Bin	할부 결제 여부 (0: 일시불, 1: 할부)

ㅇ 금융 자산 스냅샷 (finance_profile.csv)

변수명	영문명	타입	설명
customer_id	Customer ID	Text	고객 고유 식별자 (Key)
credit_score	Credit Score	Int	신용 점수 (300~1000)
num_active_cards	Num Active Cards	Int	보유 활성 신용카드 수
total_deposit_balance	Total Deposit Balance	Int	총 예적금 잔액 (리테일 소비 여력)
total_loan_balance	Total Loan Balance	Int	총 대출 잔액 (부채 현황)
card_cash_service_amt	Card Cash Service Amount	Int	최근 6개월 현금서비스 이용금액
card_loan_amt	Card Loan Amount	Int	최근 6개월 카드론 이용금액 (금융위험지표)
fin_overdue_days	Fin Overdue Days	Int	금융권 총 연체 일수
fin_asset_trend_score	Asset Trend Score	Float	자산 변동 추세 점수 (-3: 급감 ~ +3: 급증)

ㅇ 타겟 변수 (targets.csv - 학습용만 제공)

변수명	영문명	타입	설명
customer_id	Transaction ID	Text	구매 건별 고유 식별자
target_churn	Target: Churn	Bin	이탈 여부 (Target 1: 0:유지, 1:이탈)
target_ltv	Target: LTV	Float	가상 생애 가치 금액 (Target 2)

□ 평가 지표

- 본 대회는 두 가지 타겟을 동시에 예측해야 한다. 최종 점수는 두 지표의 가중 평균으로 산출된다.

ㅇ Task 1 (Churn): ROC-AUC

※ 이탈 불균형 데이터를 고려하여 확률값의 정렬 성능을 평가 (제출값은 0~1 사이의 확률값)

ㅇ Task 2 (LTV): RMSE (Root Mean Squared Error)

※ 예상 LTV 금액과 실제 금액과의 오차를 평가.

ㅇ 최종 통합 Score 산출 공식

[eqn: rm Score = 0.5 times AUC(Churn) + 0.5 times {1}over {1 + \log(RMSE(LTV))}]

□ 참가자용 결과 제출 가이드라인

ㅇ 제출 양식: .csv 파일 (인코딩: UTF-8)

ㅇ 파일명 규칙: 팀명_submission_N주차.csv
(예: DataNinjas_submission_1.csv)

ㅇ 제출 항목: Test 데이터셋에 존재하는 모든 customer_id (총 40,000명)에 대한 예측값.

ㅇ 컬럼 구성 (총 3개, sample_submission.csv 참고)

※ customer_id: Test 데이터의 고객 ID (String)

※ target_churn: 이탈 예측 확률 (0.0 ~ 1.0 사이의 Float)

※ target_ltv: 예상 LTV 금액 (Float 또는 Int, 음수 불가)

ㅇ 제출 횟수: 주차별 팀당 한 번만 제출 가능(총5회)

※ 제출 횟수를 초과한 제출분은 평가에서 제외

※ 순위 공지: 제출 마감 당일(매주 금요일 오전 9시) 14시 이후

※ 순위 공지: SAS Korea - SAS Korea Blog

ㅇ 제출처: 한국데이터정보과학회_경진대회(kdis21competition@gmail.com)

※ 제출 시 메일 제목: [n주차] 팀명 결과제출 (예: [1주차] DataNinjas 결과제출)

□ 주차별 제출 일정

- 각 주차별 마감시간 오전 9시

주차	기간	마감 일시
1주차	3월 30일(월) ~ 4월 3일(금)	4월 3일(금) 09:00
2주차	4월 3일(금) 09:00 이후 ~ 4월 10일(금)	4월 10일(금) 09:00
3주차	4월 10일(금) 09:00 이후 ~ 4월 17일(금)	4월 17일(금) 09:00
4주차	4월 17일(금) 09:00 이후 ~ 4월 24일(금)	4월 24일(금) 09:00
5주차	4월 24일(금) 09:00 이후 ~ 5월 1일(금)	5월 1일(금) 09:00

□ 분석 경진대회 일정

ㅇ 주요 일정

① 참가 신청 접수		‘26.3.16.(월) ~ 3.27.(금)		제출서류: 참가신청서, 개인정보 수집·이용 동의서, 참가 서약서
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② 대회 진행		‘26.3.30.(월) ~ 5.1.(금)		주 1회 채점 후 중간 순위 공지 분석 과정 중 SAS®Viya® 필수 사용 ※ SAS Viya 사용법 관련 동영상 강의 시청 후 SAS Viya 사용
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③ 예선심사 발표		‘26.5.6.(수)		상위 4개 팀(개인) 본선 진출 발표
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④ 발표심사 및 시상식		‘26.5.15.(금)		제주대학교에서 발표
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※ 운영 상황에 따라 세부 일정이 변경될 수 있음 ※ SAS Viya 동영상 강의 사이트: 붙임1 참고

□ 유의 사항

- 분석 과정 중 Python, R 등 타 분석 도구와 함께 사용 가능하나, 전체 데이터 분석 프로세스 중 SAS®Viya®를 반드시 활용해야 한다.

- 본선 진출 대상자는 결과 도출에 사용된 SAS Viya 활용 결과를 함께 보여야 하며, 분석 과정에서 활용 과정이 없을 경우 본선 진출 및 시상 대상에서 제외한다.

- 본선 진출 대상자로 선정된 팀은 분석에 사용한 전체코드(Python 등) 및 SAS Viya 활용 결과를 별도로 제출해야 한다

□ 본선 진출 선정

ㅇ 각 팀의 최신 제출 결과 기준, 정확도 상위 4팀(개인) 선발

ㅇ 본선 진출자 별도 공지 및 안내

□ 문의 및 제출처

ㅇ (이메일) 한국데이터정보과학회_경진대회(kdis21competition@gmail.com)

[ 붙 임 1]

SAS Viya 교육 영상
Step 1	- 링크 통해 접속 링크: https://blogs.sas.com/content/saskorea/
Step 2	- 제2회 데이터 분석 경진대회 개최 –교육영상 및 참가신청 안내 클릭
Step 3	- SAS Viya for learners 교육 동영상 클릭