first commit

Author: suriowl03

.github/workflows/docker-build.yml

@@ -0,0 +1,29 @@
+name: Build and Push Docker Image
+
+on:
+  push:
+    branches: [main]
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+    - name: Checkout source code
+      uses: actions/checkout@v2
+
+    - name: Set up Docker Buildx
+      uses: docker/setup-buildx-action@v2
+
+    - name: Log in to DockerHub
+      run: echo "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}" | docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" --password-stdin
+
+    - name: Build Docker image
+      run: docker build -t ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/phish-api:latest .
+
+    - name: Push Docker image
+      run: docker push ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/phish-api:latest
+
+    - name: Trigger Render Deploy Hook
+      run: |
+        curl -X POST ${{ secrets.RENDER_DEPLOY_HOOK }}

.gitignore

@@ -0,0 +1,5 @@
+drive/
+.sample_data/
+.config/
+__pycache__/
+*.pyc

Dockerfile

@@ -0,0 +1,19 @@
+# 베이스 이미지
+FROM python:3.10-slim
+
+# 작업 디렉토리 설정
+WORKDIR /app
+
+# gcc 설치 (필요 시)
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends gcc && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 의존성 파일 복사 및 설치
+COPY requirements.txt .
+
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 소스 코드 전체 복사
+COPY . .
+
+# FastAPI 실행
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5000"]

main.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
+import pickle
+import pandas as pd
+
+app = FastAPI(title="상권 분석 예측 API")
+
+# 모델과 데이터 로드 (서버 시작 시 1회)
+with open("model.pkl", "rb") as f:
+    model = pickle.load(f)
+
+merged_model = pd.read_pickle("merged_model.pkl")
+
+# 결과 생성 함수
+def generate_result_template(행정동명):
+    등급_텍스트 = {0: '하', 1: '중', 2: '상'}
+    등급_info = {
+        '상': {
+            'desc': '매우 높음',
+            'precision': '77%',
+            'recommendations': ['카페', '헬스장', '미용실']
+        },
+        '중': {
+            'desc': '보통',
+            'precision': '62%',
+            'recommendations': ['편의점', '분식집', '세탁소']
+        },
+        '하': {
+            'desc': '낮음',
+            'precision': '69%',
+            'recommendations': ['중고매장', 'PC방', '호프집']
+        }
+    }
+
+    filtered = merged_model[merged_model['행정동_코드_명'] == 행정동명].copy()
+    if filtered.empty:
+        return f"❌ '{{}}'에 대한 예측 결과가 없습니다.".format(행정동명)
+
+    filtered['예측_등급'] = filtered['예측_등급'].map(등급_텍스트)
+    result_summary = filtered[['서비스_업종_코드_명', '예측_등급']].drop_duplicates()
+    top_grade = result_summary['예측_등급'].value_counts().idxmax()
+    info = 등급_info[top_grade]
+    reco = info['recommendations']
+
+    output = f"""
+🔍 '{{행정동명}}' 상권 분석 결과
+예측 모델에 따르면 이 지역은 창업 적합도 등급 '{{top_grade}}' ({{info['desc']}})으로 분류되는 업종이 가장 많습니다.
+이는 전국 상권 데이터를 바탕으로 유동인구, 매출 흐름, 폐업률 등의 지표를 종합 분석한 결과입니다.
+
+- 모델 전체 정확도는 71%, '{{top_grade}}' 등급 예측의 정밀도는 약 {{info['precision']}}입니다.
+- 분석 결과를 토대로, 이 지역에서는 다음과 같은 업종이 특히 적합한 업종군으로 추천됩니다:
+
+✅ 추천 업종 TOP 3
+1. {{reco[0]}}
+2. {{reco[1]}}
+3. {{reco[2]}}
+
+📌 추천 업종은 유사 상권에서 높은 생존율과 매출 흐름을 보인 업종을 기반으로 도출됩니다.
+"""
+    return output
+
+@app.get("/")
+def health_check():
+    return {"status": "ok", "message": "상권 분석 API가 실행 중입니다."}
+
+@app.get("/predict")
+def predict(dong_name: str = Query(..., description="예측할 행정동명 입력 예: 역삼1동")):
+    try:
+        result_text = generate_result_template(dong_name)
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+    return {"result": result_text}

merged_model.pkl

@@ -0,0 +1,8 @@
+fastapi
+uvicorn
+numpy
+scikit-learn
+pandas
+lightgbm
+pyngrok
+requests

model.pkl

@@ -0,0 +1,19 @@
+This directory includes a few sample datasets to get you started.
+
+*   `california_housing_data*.csv` is California housing data from the 1990 US
+    Census; more information is available at:
+    https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vRhYtsvc5eOR2FWNCwaBiKL6suIOrxJig8LcSBbmCbyYsayia_DvPOOBlXZ4CAlQ5nlDD8kTaIDRwrN/pub
+
+*   `mnist_*.csv` is a small sample of the
+    [MNIST database](https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database), which is
+    described at: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
+
+*   `anscombe.json` contains a copy of
+    [Anscombe's quartet](https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet); it
+    was originally described in
+
+    Anscombe, F. J. (1973). 'Graphs in Statistical Analysis'. American
+    Statistician. 27 (1): 17-21. JSTOR 2682899.
+
+    and our copy was prepared by the
+    [vega_datasets library](https://github.com/altair-viz/vega_datasets/blob/4f67bdaad10f45e3549984e17e1b3088c731503d/vega_datasets/_data/anscombe.json).

requirements.txt

@@ -0,0 +1,49 @@
+[
+  {"Series":"I", "X":10.0, "Y":8.04},
+  {"Series":"I", "X":8.0, "Y":6.95},
+  {"Series":"I", "X":13.0, "Y":7.58},
+  {"Series":"I", "X":9.0, "Y":8.81},
+  {"Series":"I", "X":11.0, "Y":8.33},
+  {"Series":"I", "X":14.0, "Y":9.96},
+  {"Series":"I", "X":6.0, "Y":7.24},
+  {"Series":"I", "X":4.0, "Y":4.26},
+  {"Series":"I", "X":12.0, "Y":10.84},
+  {"Series":"I", "X":7.0, "Y":4.81},
+  {"Series":"I", "X":5.0, "Y":5.68},
+
+  {"Series":"II", "X":10.0, "Y":9.14},
+  {"Series":"II", "X":8.0, "Y":8.14},
+  {"Series":"II", "X":13.0, "Y":8.74},
+  {"Series":"II", "X":9.0, "Y":8.77},
+  {"Series":"II", "X":11.0, "Y":9.26},
+  {"Series":"II", "X":14.0, "Y":8.10},
+  {"Series":"II", "X":6.0, "Y":6.13},
+  {"Series":"II", "X":4.0, "Y":3.10},
+  {"Series":"II", "X":12.0, "Y":9.13},
+  {"Series":"II", "X":7.0, "Y":7.26},
+  {"Series":"II", "X":5.0, "Y":4.74},
+
+  {"Series":"III", "X":10.0, "Y":7.46},
+  {"Series":"III", "X":8.0, "Y":6.77},
+  {"Series":"III", "X":13.0, "Y":12.74},
+  {"Series":"III", "X":9.0, "Y":7.11},
+  {"Series":"III", "X":11.0, "Y":7.81},
+  {"Series":"III", "X":14.0, "Y":8.84},
+  {"Series":"III", "X":6.0, "Y":6.08},
+  {"Series":"III", "X":4.0, "Y":5.39},
+  {"Series":"III", "X":12.0, "Y":8.15},
+  {"Series":"III", "X":7.0, "Y":6.42},
+  {"Series":"III", "X":5.0, "Y":5.73},
+
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":6.58},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":5.76},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":7.71},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":8.84},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":8.47},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":7.04},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":5.25},
+  {"Series":"IV", "X":19.0, "Y":12.50},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":5.56},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":7.91},
+  {"Series":"IV", "X":8.0, "Y":6.89}
+]