우리나라의 칵테일 소비 증진을 위한 칵테일 소개 및 레시피 공유, 추천 서비스 입니다.

칵테일 어렵지 않습니다.

때는 바야흐로 Kaggle에서 데이터를 찾던 4월 19일...

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진영님 : 혹시 칵테일 잘 아시나요?

그 외 팀원 : 아니요... 잘 모르는데...

진영님 : 그러면 Kaggle에서 칵테일 데이터를 찾았는데 칵테일을 소개하는 프로젝트를 하면 어떨까요?

📊 어떤 술을 많이 마실까?

각국의 세계 주류 소비량을 비교해보면 우리나라는 칵테일 소비에 비해 맥주 소비량이 월등히 높다.

이 그래프를 보면 우리나라는 칵테일 소비가 적고 인지도가 낮다는 것을 알 수 있다.

• 나라별 맥주 대비 칵테일 소비량 비교 그래프

칵테일 정의

칵테일은 술과 여러 종류의 음료, 첨가물 등을 섞어 만든 혼합주를 일컫는다

소맥, 꿀주, 링겔주 등등...

사실 우리는 그동안 알게 모르게 칵테일을 마셔왔습니다.

평소 술자리에서 개인의 취향에 맞게 커스터마이징 해 먹던 술이 바로 칵테일이거든요.

하지만 아직 많은 사람이 칵테일을 어렵고 멀게만 생각하고 있습니다.

칵테일 입문자를 위한 인기 있는 칵테일 정보 제공 및 자신만의 레시피 공유, 재밌는 칵테일 컨텐츠를 통해 진입장벽을 낮추고자 합니다.

• 칵테일 정보 데이터( 제작자, 재료 )
• 이유 : 칵테일에 대한 상세한 정보를 전달하기 위해 데이터를 선택

• 칵테일 인기 순위 ( 연도별, 월별 )
• 이유 : 칵테일에 대해 생소한 유저들이 칵테일을 쉽게 접할 수 있도록 과거 가장 인기 있었던 칵테일에 대한 정보를 전달하기 위해 데이터를 선택

• 나라 별 알코올 소비 비율(beer, wine, sprit(칵테일))
• 이유 : 칵테일이라는 술이 이미 대중적으로 소비되고 있으며 충분히 매력적인 것임을 증명하기 위해 데이터를 선택

자세한 설명 보기

• 칵테일 카드를 grid 형태로 제공

  

• 검색, 정렬 가능

  1. mongoose의 .sort와 search를 사용
  2. 정렬 후 페이지네이션 형태로 제공

• 무한 스크롤

Top10	자세한 설명

• MBTI 테스트 후 유저에게 대표 칵테일 추천
• 대표 칵테일에 대한 정보 및 소셜미디어 공유용 사이트 링크 제공

• 자신이 만든 칵테일 레시피를 게시판에 작성하여 공유
• 댓글을 작성하여 후기 공유

• 로그인 한 유저는 칵테일 상단에 있는 하트 버튼을 눌러 좋아요 추가 가능
• 유저는 좋아요를 누른 칵테일 리스트 확인 가능

• 워드 수에 대해선 제한이 없고 좋아요 수가 많아질 수록 글씨가 커진다.
• 목적
  • 칵테일을 처음 접하는 유저가 쉽게 접근할 수 있도록 인기 있는 칵테일을 워드 클라우드 형태로 제공하는게 좋다고 생각했다.

• 칵테일 관련 상식 퀴즈를 통해 칵테일에 대한 흥미도 향상
• 퀴즈 결과 및 점수를 알려주고, 틀린 문제에 대해 정답 제공

figma

1. Front-End : SCSS, React
2. Back-End : NodeJS, MongoDB, Express
3. develop: Docker, Docker Compose, Nginix
4. Data Analysis : Python, Jupyter, Google Cloud Platform

Front

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• uuidChart.js

Back

• babel
• nodemon
• swagger
• cors
• dotenv
• express
• joi
• jsonwebtoken
• mongoose
• multer
• passport
• passport-google-oauth

Data Analysis

• Numpy
• Pandas
• wordCloud
• beautiful soup

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1. 팀장

• 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
• 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 개발
• 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비

2. 프론트엔드

• 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 데이터 수집, 와이어프레임 작성
• 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 데이터 처리 및 시각화 담당, UI 디자인 완성
• 수정 단계: 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정

3. 백엔드 & 데이터 담당

• 기획 단계: 기획 데이터 분석을 통해 해결하고자 하는 문제를 정의
• 개발 단계: 웹 서버 사용자가 직접 백엔드에 저장할수 있는 기능 구현, 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 데이터 분석 개념 총동원하기
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 분석/ 시각화 방식 수정

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• 자주 받는 질문 정리