1) 문제점 나라장터 입찰 시 적정 낙찰가를 예측하기 어려워 과다 입찰로 수익성 저하 또는 과소 입찰로 낙찰 실패 과거 낙찰 데이터가 방대하지만 수작업 분석으로는 정확한 패턴 파악 및 예측 불가능 경쟁사 입찰 전략을 예측할 수 없어 낙찰 성공률이 낮고 입찰 비용 손실 증가 실시간으로 변화하는 나라장터 입찰 공고를 수동으로 확인하여 기회 놓침 2) 프로젝트 목표 고정밀 예측 모델: 20년간의 입찰·개찰 빅데이터 분석으로 타사 대비 2~5% 높은 예측 정확도 달성 실시간 데이터 수집: 나라장터 API 연동으로 입찰 공고 및 개찰 결과 자동 수집 및 분석 수익성 향상: 최적 낙찰가 제시로 과다·과소 입찰 방지 및 낙찰 성공률 극대화 유료 서비스: 검증된 예측 모델을 기반으로 프리미엄 정보 제공 비즈니스 모델 구축 3) 주안점 빅데이터 분석: 20년간 누적된 수백만 건의 입찰·낙찰 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 학습 예측 정확도 최적화: 업종별, 금액대별, 지역별 특성을 반영한 세분화된 예측 모델 개발 실시간 업데이트: API 기반 자동 데이터 수집으로 최신 입찰 정보 및 낙찰 결과 즉시 반영 사용자 편의성: 관심 공고 등록, 예측 내역 조회, 마이페이지로 입찰 전략 수립 지원