diff --git a/README.md b/README.md
index e7c3a4a7a057bdab8050fedf03e19a85606ab153..65978212e3cc3d08c66f8c2d0d471916d8cda753 100644
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-Machine Learning Team Project
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+Machine Learning Team Project
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+### *****유승민*****
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+### 데이터 분석
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+- 모델의 예측 대상은 개인의 알코올 섭취량이다. 알코올 섭취량에 가장 큰 영향을 미치는 피쳐를 조사했다. 팀원 김동현이 제공한 히트맵에 의하면 알코올 섭취량에 가장 큰 영향을 끼치는 피쳐는 'goout'이다. 'goout'피처를 드랍하자 정확도가 0.1이나 감소했다. 다만 이것이 오버피팅에 의한 감소인지는 아직 명확하지 않다.
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+- 자료조사결과 술 섭취량에 가장 큰 영향을 끼치는 것은 주변 환경의 술 문화다. 주변 환경의 술 문화는 국가별 술 섭취량 통계로 대체할 수 있다. 국가별 술 섭취량을 이용해 개인의 알코올 섭취량을 좀 더 정확하게 예측하고자 했다. 결론적으로 기존 데이터 테이블에 '국가'에 관한 피처가 없어 실패했다.
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