[면접 합격자료] Deloitte 안진회계법인 리스크자문본부 Data Analytics 컨설팅 계약직 채용 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트 경험 중 가장 어려웠던 문제와 그 해결 방법을 설명해주세요.

한 데이터 분석 프로젝트에서 고객 이탈률을 예측하는 모델을 개발하던 중, 불균형 데이터로 인해 정확도가 낮아지는 문제들이 가장 어려웠습니다. 이탈 고객은 전체의 5%에 불과하여 모델이 대부분 ‘이탈하지 않음’으로 예측하는 경향이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 오버샘플링 기법인 SMOTE를 도입하여 이탈 고객 데이터를 인위적으로 증강하였고, 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 앙상블 기법을 병행하여 모델 성능을 향상시켰습니다. 실험 결과, 기존 정확도 70%에서 SMOTE 적용 후 83%까지 상승하였으며, 특히 이탈 고객 예측 정밀도가 50%에서 75% 이상으로 개선되었습니다. 또한 교차 검증을 통해 과적합을 방지하고, ROC-AUC 점수도 0. 72에서 0. 85로 상승하는 성과를 거두었습니다. 이러한 방식으로 데이터 불균형을 해소하고, 다양한 알고리즘을 조합함으로써 고객 이탈 예측의 신뢰성을 크게 높일 수 있었습니다.

2. 리스크 분석을 위해 어떤 데이터 분석 기법을 활용할 수 있다고 생각하시나요

리스크 분석을 위해서는 먼저 과거 데이터 분석이 필수적입…