🍶 sool

전통주 데이터 기반 분석 & 추천 시스템 (MVP → v1 전환중)

전통주 데이터를 구조화하고
검색 · 조회 · 분석(그래프)까지 가능한 데이터 중심 서비스로 구현한 프로젝트입니다.

🍶 Data before recommendation.
Structure first, intelligence later.

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프로젝트 개요

• 전통주 정형 데이터 모델링 (sool / sense / user 기반)
• DB → API → Frontend 엔드투엔드 파이프라인 구축
• 분석 기반 추천 시스템 확장 가능 구조

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기술 스택

• Backend: FastAPI, SQLAlchemy
• Database: MariaDB (Docker 기반)
• Frontend: Next.js, Tailwind CSS
• Data / Analysis: Pandas

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문서

• 주요 기능
• 데이터 분석 결과
• 실행 방법
• 로드맵 & 목적

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주요 기능

전통주 검색

• 이름 / 지역 / 주종 기반 검색
• DB 쿼리 기반 빠른 조회

상세 페이지

• 전통주 기본 정보
• 도수, 지역, 제조사 등 정형 데이터 제공
• (옵션) 감각 데이터(sense) 기반 레이더/그래프 표시

리뷰 저장 구조

• 사용자 리뷰 저장 가능한 테이블 설계
• 평점 및 취향 데이터 확장 가능

데이터 기반 통계

• 도수 평균
• 지역별 분포
• 주종별 개수 통계

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데이터 분석 결과 (MVP)

현재는 기초 통계 분석 중심의 MVP 단계입니다.
데이터 구조 검증 및 분석 파이프라인 구축을 목적으로 합니다.

전통주 도수 분포

지역별 전통주 분포

주종별 전통주 비율

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실행 방법 (Windows 기준: Docker DB/Backend + Front 로컬)

0) 준비물

• Docker Desktop (WSL2 권장)
• Node.js >= 20.9.0 (Next.js 16 요구사항)
• Git

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1) DB + Backend 실행 (Docker)

프로젝트 루트에서:

본 프로젝트는
데이터 분석가 / 백엔드 포지션 지원을 위한 포트폴리오로,

• 데이터 모델링
• API 설계
• 분석 파이프라인 구축
• 서비스 구조 설계

역량을 실제 구현 결과물로 증명하는 것을 목표로 합니다.

실행 방법

프로젝트 루트 디렉토리에서 아래 명령어를 순서대로 실행하세요.

1. 서비스 실행: 1 docker-compose up -d --build

2. 초기 데이터 로드 (Seeding): 1 docker exec -it sool-backend bash -c "PYTHONPATH=. python scripts/import_sool_basic.py"

3. 접속:

   • Frontend: http://localhost:3000 (http://localhost:3000)
   • Backend API: http://localhost:8000 (http://localhost:8000)

실행 방법

프로젝트 루트 디렉토리에서 아래 명령어를 순서대로 실행하세요.

1. 서비스 실행: docker-compose up --build -d

2. 초기 데이터 로드 (Seeding): docker exec -it sool-backend bash -c "PYTHONPATH=. python scripts/import_sool_basic.py"

3. 접속:

   • Frontend: http://localhost:3300 (http://localhost:3000)
   • Backend API: http://localhost:8000 (http://localhost:8000)

4. 관리자 아이디 Id : admin@sool.com PW : admin1234

5. 서비스 다운: docker-compose down