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from st_pages import Page, Section, show_pages, add_page_title, hide_pages
import streamlit as st
from pathlib import Path
add_page_title()
show_pages(
[
#Section("Menu"),
Page("app.py", "환율 분석 및 예측 서비스", "✈️"),
Page("pages/recommend.py", "환전 날짜 추천", "🤖", in_section=True),
Page("pages/map.py", "세계 환율 변동", "🌏", in_section=True),
Page("pages/exchange_rate.py", "환율 계산 및 시각화", "📈", in_section=True),
]
)
hide_pages(["Thank you"])
st.balloons()
st.markdown("""
### 💡 아이디어 배경
해외여행을 준비하는 사람들에게 **환전 시점**은 비용 절감의 중요한 요소입니다.\n
환율 변동성을 고려하지 않고 환전할 경우, **불필요한 비용**이 발생할 수 있다는 점에서 착안했습니다.\n
여행 전에 **환전하기 가장 좋은 시점**을 안내하고, 이를 통해 사용자에게 **실질적인 금전적 이득**을 제공하는 서비스를 제공하고자 했습니다.
---
### 🧑💻 목적
* 사용자에게 국가와 날짜를 입력받아 최신 환율 정보를 제공하며, 과거 데이터와 예측 모델을 활용해 환율 변동을 분석합니다.
* 예측 결과를 기반으로 사용자가 최적의 환전 시점을 파악할 수 있도록 지원합니다.
---
### 🎯 기대효과
""")
col1, col2 = st.columns([1, 2])
with col1:
# 이미지 추가
st.image("https://d1c5n4ri2guedi.cloudfront.net/card/2700/card_img/34201/2700card.png", width=180)
with col2:
st.markdown("""
### **위비트래블 체크카드** \n
환율 예측 및 최적 환전 시점 안내 기능을 추가 시,
- 사용자들에게 **환율 관리의 편의성** 제공으로 **서비스 경쟁력** 강화 가능
- 여행 준비 과정에서 환전과 결제까지 **원스톱**으로 해결
- 여행객뿐만 아니라 **투자 및 환전 관리에 관심이 있는 고객층**까지 사용자 범위 확대 가능
""")
st.markdown("""
---
### ⚙️ 기능
1️⃣ 사용자가 설정한 국가의 최근 한 달간 환율 변동성 분석 제공
2️⃣ 최근 일주일 동안 주요 국가들의 세계 환율 변동 동향 시각화 및 제공
3️⃣ 과거 데이터와 예측 모델을 기반으로 한 환율 추이 예측 및 최적 환전 시점 추천
---
### 📊 사용 데이터 """)
st.info("한국수출입은행 환율정보 Open API ➡️ [Click!](https://www.koreaexim.go.kr/ir/HPHKIR020M01?apino=2&viewtype=C&searchselect=&searchword=)")
st.markdown("""
---
### 📄 페이지별 설명
##### **[ app.py ]**
• 서비스 소개
• 메인 페이지
##### **[ crawling.py ]**
• 최근 5년치 우리은행 환율 데이터를 크롤링 및 분석
• Scikit-learn 라이브러리의 RandomForestRegressor를 활용하여 환율 추이를 예측
• 사용자 설정 기간 내 가장 낮은 환율이 예상되는 날짜 5개를 추천
##### **[ map.py ]**
• 최근 7일간 세계 환율 변동 추이 지도
• Plotly의 scatter_geo를 활용하여 세계 환율 변동 시각화
• 환율 변동성을 점의 크기(scatter size)로 반영하여 직관적 데이터 표현
##### **[ exchange_rate.py ]**
• 실시간 환율 정보를 기반으로 환율 계산 제공
• 환율 변동 데이터를 시각화하여 과거 추세를 한눈에 확인 가능
• 환율의 최대값, 최소값, 평균값을 제공하여 데이터의 분포와 특징을 파악
---
### ⚒️ Tools
---
### 🔧 트러블슈팅 회고
**1. 성능 관련 문제**
- **모델 성능 개선**
- **Before**:
- 첫 번째 모델 [MAE : **3.69**, MSE : **22.13**, R² : **0.86**]
- 이 모델은 예측 정확도가 상대적으로 떨어지며, 오차가 크게 발생한 예측 존재.
- **After**:
- 하이퍼파라미터를 최적화된 모델 [MAE : **2.12**, MSE : **10.85**, R² : **0.92**]
- 예측의 정확도 향상 및 오차 감소.
- **크롤링 시간 단축**
- request 캐싱으로 응답 시간 개선 진행 중
---
**2. 데이터 분석 과정 문제**
- **기간별 환율 조회 API의 부재**
- 환율 데이터를 기간별로 조회할 수 있는 API가 제공되지 않아 문제 발생.
- **웹 크롤링**을 통해 기간별 환율 데이터를 직접 수집하는 방식을 채택하여 문제를 해결.
- 크롤링한 데이터를 시각화 및 분석에 활용 가능한 형태로 변환하여 데이터 활용성을 극대화.
- **특정 데이터 추출을 위한 함수 생성**
- 우리은행 원본 환율 데이터에서 태그와 함께 다른 내용이 혼재되어 추출 문제 발생.
- **매매기준율에서 특정 텍스트만 필터링하는 함수**를 구현하여 문제를 해결.
---
**3. 협업**
- **깃 충돌 문제**
- 팀원이 동일한 파일을 수정하면서 **Git 충돌 문제**가 발생
- **Git Flow**를 도입하여 **브랜치**를 통한 작업 분리 및 **Pull Request**를 통한 코드 리뷰를 통해 문제 해결
""")
image_path1 = Path("pages/git flow.png") # 첫 번째 이미지 경로
st.image(image_path1, caption="git flow", use_container_width=True)