본문/내용
1. 금융기관 데이터 분석 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 분석 도구와 기법을 사용했는지 구체적으로 말씀해 주세요.
금융기관 데이터 분석 프로젝트에서는 고객 신용평가와 리스크 관리 강화를 위해 빅데이터 분석 방법을 적용하였습니다. 데이터 수집 단계에서는 SQL을 활용하여 거래 내역, 대출 정보, 금융상품 포함 10여 개의 다양한 데이터 소스를 통합하였으며, pandas와 NumPy 라이브러리를 이용하여 전처리 과정을 수행하였습니다. 분석에는 로지스틱 회귀, 의사결정트리, 랜덤포레스트 등 분류 알고리즘을 적용하여 고객별 신용등급을 평가하였으며, 이 중 랜덤포레스트의 정확도가 85%까지 향상된 사례가 있습니다. 또한, 이상 거래 탐지에는 연속형 변수의 패턴을 분석하는 이상치 검출 기법인 Isolation Forest와 이상탐지 알고리즘을 병행하여 수행하였으며, 그 결과 97%의 높은 탐지율을 기록하였습니다. 시각화에는 Tableau를 활용하여 실시간 리스크 모니터링 대시보드를 구축했고, 이를 통해 금융기관 내부 위험 관련 의사결정을 지원하였습니다. 이러한 분석을 통해 고객 신용평가의 정확도를 15% 향상시키고, 이상 거래 탐지 정확도를 기존…