[면접 합격자료] KT NexR Data Science 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 가장 중요하게 고려하는 점은 무엇인가요

데이터 전처리 과정에서 가장 중요하게 고려하는 점은 데이터의 품질과 일관성입니다. 수집된 데이터에는 노이즈, 결측치, 이상치가 존재하는 경우가 많아 이를 제거하거나 적절하게 처리하는 것이 필수입니다. 예를 들어, 고객 행동 데이터를 분석할 때 결측치가 15% 이상인 경우, 전체 분석 결과가 왜곡될 수 있으므로 평균값 대체 또는 삭제 방식을 선택하여 처리합니다. 또한, 이상치는 평균값에서 3 표준편차를 벗어값을 기준으로 제거해 데이터의 왜곡을 방지합니다. 데이터 간 단위와 척도가 서로 다를 경우 분석 결과에 영향을 미치므로, 표준화 또는 정규화를 실시하여 차원의 일관성을 확보합니다. 이 과정에서 데이터 전처리가 전체 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여, 전처리 품질이 10% 향상될 때 모델 정확도도 5% 이상 상승하는 통계 결과를 참조하여 신경 씁니다. 결국, 전처리의 목표는 분석의 신뢰성과 재현성을 높여, 실질적인 비즈니스 가치 창출을 위한 견고한 데이터 기반을 마련하는 데 있습니다.

2. 모델의 성능을 평가할 때 어떤 지표들을 사용하는지 설명해 주세요.
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