[면접 합격자료] SK브로드밴드 Data Scientist (Engineering) 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제와 그것을 해결한 방법에 대해 설명해주세요.

가장 어려웠던 문제는 대량의 고객 이용 데이터를 분석하여 이탈 고객 예측 모델을 개발하는 과정이었습니다. 데이터는 수백만 건에 달했고, 누락값과 이상치가 많아 전처리가 까다로웠습니다. 특히, 시간순으로 축적된 데이터를 적절히 피처로 변환하는 과정에서 정보 손실이 우려되었습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 클렌징과 결측치 채우기, 이상치 제거에 집중하며, 시간기반 피처를 생성하여 고객 행동 패턴을 정밀하게 분석하였습니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 랜덤포레스트와 앙상블 기법을 적용했고, 교차검증으로 과적합을 방지하였습니다. 결과적으로, 이탈 예측 정밀도가 기존 대비 15% 향상되었으며, 이를 활용하여 고객 유지 전략에 반영함으로써 고객 이탈률이 8% 감소하는 성과를 만들어냈습니다.

2. 대규모 데이터셋을 처리할 때 사용하는 데이터 전처리 기법과 그 이유를 설명해주세요.

대규모 데이터셋을 처리할 때는 효율적인 데이터 전처리 기법이 중요합니다. 결측치 처리를 위해 평균이나 중앙값 대체, 또는 삭제 방식을 사용하여 데이…