## 🎯 목표
참가자들의 주요 목표는 2024 파리 올림픽에서 각 국가의 총 성과를 가능한 한 정확하게 예측하는 것입니다. 이를 위해 과거 경기 데이터, 경제 지표, 인구통계 정보 등 다양한 데이터를 분석하고 활용해야 합니다.

## 📊 데이터셋 설명
이 챌린지를 위해 제공되는 데이터셋은 다음과 같은 파일들로 구성되어 있습니다:

### 필수 분석 데이터셋
1. 🔮 `games_test.csv`: 미래 대회 예측을 위한 테스트 데이터셋
2. 📚 `games_train.csv`: 과거 대회 데이터를 포함한 학습용 데이터셋
3. 📝 `sample_submission.csv`: 제출 양식 샘플 파일

### 보조 분석 데이터셋
1. 🏅 `country_codes.csv`: 참가국의 국가 코드 정보
2. 🌍 `country_continents.csv`: 참가국의 대륙 정보
3. 💰 `country_gdp_per_capita.csv`: 참가국의 1인당 GDP 정보
4. 💵 `country_gdp_ppp.csv`: 참가국의 구매력 평가 기준 GDP 정보
5. 📈 `country_gdp.csv`: 참가국의 GDP 정보
6. 📊 `country_indicators.csv`: 참가국의 다양한 경제, 사회, 인구통계학적 지표
7. 👥 `country_population.csv`: 참가국의 인구 정보


각 파일에 대한 자세한 설명은 챌린지 페이지의 'Data' 섹션에서 확인할 수 있습니다.

## 🧮 평가 방법
제출된 예측은 실제 대회 결과와 비교하여 평가됩니다. 평가 지표로는 Mean Squared Error (MSE)가 사용됩니다. 즉, 예측값과 실제값 사이의 차이가 작을수록 높은 점수를 받게 됩니다.

## 💡 분석 힌트
1. ⏳ **시계열 분석**: 팀과 선수들의 성과가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 살펴보세요.
2. 💹 **경제 지표와의 상관관계**: GDP, 1인당 GDP 등이 스포츠 성과에 미치는 영향을 분석해보세요.
3. 🗺️ **지리적 요인**: 대륙별, 지역별 성과 차이가 있는지 확인해보세요.
4. 👨‍👩‍👧‍👦 **인구통계학적 요인**: 인구 규모, 도시화율 등이 스포츠 성과와 어떤 관계가 있는지 탐구해보세요.
5. 🏠 **환경적 요인**: 과거 데이터를 통해 다양한 환경 요인이 성과에 미치는 영향을 분석해보세요.

## ⚠️ 주의사항
* 모든 예측은 제공된 데이터와 공개적으로 접근 가능한 데이터만을 사용하여 이루어져야 합니다.
* 미래 대회 결과에 대한 비공개 정보나 내부 정보를 사용하는 것은 금지됩니다.
* 최종 제출은 반드시 `sample_submission.csv` 파일의 형식을 따라야 합니다.

여러분의 창의적인 분석과 정확한 예측을 기대합니다. 행운을 빕니다! 🍀🏆