본문/내용
1. 데이터 분석 프로젝트를 진행했던 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 도구와 기법을 사용했나요
한 데이터 분석 프로젝트에서는 고객 이탈률을 낮추는 것이 목표였습니다. 고객 행동 데이터를 수집하기 위해 SQL을 활용하였으며, Excel과 Python의 pandas, numpy 라이브러리로 데이터를 전처리하였습니다. 결측치 제거, 이상치 처리 후, 고객별 활동 패턴과 이탈 여부를 분석하였고, R의 ggplot2를 사용하여 시각화하였습니다. 이후, 로지스틱 회귀 모델과 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 모델을 구축하였으며, 교차 검증으로 모델 성능을 검증하였는데, 정확도는 85%, AUC는 0. 89로 평가받았습니다. 중요한 변수로는 최근 구매 빈도, 고객 서비스 이용횟수, 고객 등급 등의 특성이 도출되었습니다. 또한, 이탈 위험이 높은 고객군에게 타겟 마케팅 전략을 적용하여 3개월 내 이탈률이 12%에서 7%로 감소하는 성과를 냈습니다. 이 프로젝트를 통해 데이터 기반 의사결정이 얼마나 효과적인지 체감하였으며, 도구와 기법을 접목하여 실제 비즈니스에 의미 있는 결과를 도출할 수 있음을 확신하게 되었습니다.
2. 데이터 정제 과정에서 가장 중요…