모바일뱅킹 10개 앱 리뷰 비교 분석 및 감성사전 구축

[홍익대 텍스트마이닝 & NLP 경진대회 - ✨최우수상✨]

팀 구성: 3인 프로젝트 - 산업•데이터공학 전공 2인 / 불어불문 전공 1인

📌 주제 및 목적

본 프로젝트는 국어로 된 은행 앱 리뷰를 분석하여 사용자 인식 현황을 파악하고, 리뷰에서 자주 제기되는 문제들을 분류해 개선 방향성을 제시합니다.

이를 위해 은행 앱 리뷰의 긍정 혹은 부정 정도를 평가할 수 있도록 목적에 부합하는 감성사전을 구축하고, 국어 처리 기술을 활용 및 개발합니다.

📖 상세 내용

• 리뷰 자연어 처리

  국어로 된 모바일뱅킹 앱 리뷰를 처리하는 데 가장 알맞은 방식을 찾아내고 분석

• 감성사전 구축

  모바일뱅킹 앱 리뷰 감성사전을 구축하고 긍•부정 점수를 부여하여 리뷰 점수화

• 사용자 반응 수치화, 데이터 시각화

  빈도순으로 각 모바일뱅킹 앱에서 중요하게 여겨지는 카테고리를 선별하여 개선 요구 사항에 대한 문제 제기

• 리뷰 데이터 분석기반 보고서 작성

  사용자 만족도 정도를 확인하고, 현재 모바일뱅킹 앱에 대한 사용자 반응 및 향후 개선점 파악

🛠 주요 기술 및 라이브러리

• 개발 환경: Colab
• 주요 언어: Python
• Konlpy(Komoran), NLP(자연어 처리)
• google-play-scraper, hanspell, pandas

*주요 코드 및 자료는 비공개 처리함.