[면접 합격자료] 라인페이플러스 Data Scientist 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 어떤 기법들을 사용하며, 각각의 상황에 맞게 선택하는 기준은 무엇인가요

데이터 전처리 과정에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화, 표준화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 정제 등 다양한 기법을 사용합니다. 결측치는 평균, 중앙값, 또는 최빈값 대체 또는 삭제를 통해 처리하며, 이상치는 z-점수, IQR 방법으로 감지 후 제거 또는 수정합니다. 정규화와 표준화는 모델 성능 향상 목적이며, 특히 스케일이 다른 변수들을 균일하게 만들어야 하는 경우에 선택합니다. 범주형 변수는 원-핫 인코딩, 라벨 인코딩, 또는 더미 변수로 변환하며, 이때 데이터의 특성에 따라 적합성을 고려합니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 데이터에서는 결측치 15%가 존재했는데, 평균 대체시 모델의 정확도가 78%였고, 이상치 제거 후 82%로 향상되어, 상황에 따라 기법 선택을 조정합니다. 또한, 텍스트 데이터 전처리에는 토큰화, 정제, 불용어 제거, 표제어 추출 등을 활용하며, 시간 데이터에는 날짜 형식 통합 및 정규화가 이루어집니다. 이러한 기법들은 데이터 특성, 결측치 및 이상치 수준, 모델에 따라 선택하며, 실험적 반복을 통해 최적을 결정하…