안녕하세요 오랜만에 글을 쓰게 되네요. 별거 아닙니다만...ㅋㅋㅋ
제가 하는 일과 관련이 좀 있어요.
현재, 한국의 공공입찰 시장은 입찰시 "예정가격" 이란걸 작성합니다. 대략 입찰담합 같은 부정행위를 방지하기 위해서입니다.
대략 산출방법은 다음과 같아요.
- 해당 입찰건의 추정가격(부가세 포함)을 기준으로 하여 +-2%(또는 3%) 범위내에서 15개의 가격 산정(이건 난수생성이라 사실상 판단 어려움)
- 입찰참가자는 본인의 투찰가격을 적으면서 위1에서 난수생성된 15개의 가격중 4개를 선택
- 위 2에서 나온 가격중 가장 많이 선택된 가격중 4개를 산술평균하여 예정가격 산정
이후 낙찰자 결정시 기준이 되는건 모두 "예정가격" 입니다.
입찰참가자 입장에서 "예정가격" 을 알수있다면 상당히 유리한 위치를 차지할수 있습니다.
마침 공공데이터 포털에 "조달청 나라장터 낙찰자 현황" 자료가 있길래 이걸 수집한 다음 머신러닝을 진행해 보고자 합니다.
자료에는 추정가격, 예정가격, 낙찰가격이 모두 나오며 문제와 정답이 모두 제공됩니다.
딱, 머신러닝을 돌리기 좋은 데이터입니다.
본격 딥러닝도 생각을 안해본건 아니지만 오히려 이런 정형데이터는 머신러닝이 효율이 더 낫다고 하더라고요.
원하는 결과물이 나올진 모르겠지만.
진행해 보고자 합니다.ㅋㅋㅋㅋ
1일차 : 클로드코드를 시켜서 데이터 수집부터 진행!