본문/내용
1. 데이터 분석 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 도구와 기법을 사용했나요
라인페이플러스 데이터 분석 인턴으로 근무하면서 고객 이탈 예측 프로젝트를 수행하였습니다. 대량의 사용자 거래 데이터 50만 건을 수집하여 Python으로 전처리하였고, pandas와 NumPy를 활용해 결측치와 이상치를 처리하였으며, RFM 분석을 통해 고객 세그먼트를 구분하였습니다. 이후 scikit-learn을 이용하여 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 모델을 개발하였으며, 교차 검증과 AUC 지표를 사용해 모델 성능을 검증하였습니다. 고객별 이탈 가능성을 예측하여 정확도는 85%, F1 점수는 0. 78을 달성하였으며, 이를 바탕으로 고객 유지 정책을 제안하였습니다. 또한, Tableau를 활용해 KPI 대시보드를 제작하여 실시간 분석 결과를 시각적으로 전달하였으며, 분석 과정에서 통계적 유의성을 검증하기 위해 t-검정과 chi-square 검정을 활용하였습니다. 이러한 경험을 통해 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출하고 실제 비즈니스에 적용하는 능력을 향상시켰습니다.
2. 데이터를 수집하고 정제하는 과정에서 어떤 어려움을 겪었으며 어떻게 해결했나요
데이터 수집 과정에…