[면접 합격자료] LS산전 [19년 8월 졸업예정자 및 기졸업자]Data Science 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제는 무엇이었으며, 어떻게 해결했나요

데이터 분석 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제는 데이터의 불완전성과 노이즈였으며, 이를 해결하기 위해 결측치 처리와 이상치 제거를 우선적으로 수행하였습니다. 결측치는 평균값 대체와 KNN 알고리즘을 활용하여 보완하였으며, 이상치는 IQR 방식과 표준편차 범위를 적용하여 제거하였습니다. 이후 특성 엔지니어링을 통해 유의미한 변수들을 도출하였으며, 피처 스케일링과 차원 축소기법인 PCA를 활용하여 모델 효율성을 높였습니다. 이러한 과정에서 데이터의 왜곡이 발생하지 않도록 검증 지표인 RMSE와 R2 값을 지속적으로 모니터링하여 최적의 하이퍼파라미터를 도출하였으며, 최종 모델의 성능은 RMSE 2, R2 0. 85로 개선되었습니다. 또한, 15%의 데이터셋이 결측치였던 것을 고려하여 교차 검증을 실시했고, 5회 교차 검증 평균 성능 지표를 통해 모델의 안정성을 확보하였습니다. 이 과정에서 데이터 전처리와 모델 튜닝이 가장 핵심적이었으며, 결국 데이터의 질을 높이는 것이 가장 어려운 문제를 해결하는 핵심임을 깨달았습니다.

2. Python이나 R을 활용한 데이터…