본문/내용
1. 데이터 분석 프로젝트 경험에 대해 상세히 설명해 주세요.
대학 시절부터 데이터 분석에 관심을 가지고 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 특히 A사의 고객 이탈 방지 프로젝트에서는 고객 데이터를 분석하여 이탈 가능 고객을 예측하는 모델을 개발하였으며, 데이터 전처리 과정에서 결측치 제거, 이상치 탐색, 변수 선택을 통해 모델의 정확도를 85%까지 향상시켰습니다. 이후 특성 공학을 활용하여 로지스틱 회귀와 랜덤 포레스트 모델을 비교 분석하였으며, 최종적으로 랜덤 포레스트 모델이 90% 이상의 정확도를 기록하였습니다. 고객 세그먼테이션을 위해 클러스터링 기법인 K-평균을 적용하여 4개 고객 군집을 도출하였으며, 각 군집별 매출 증대 전략을 수립하는 데 기여하였습니다. 또한, 온라인 광고 효율 분석 프로젝트에서는 광고 클릭 데이터를 분석하여 클릭률을 15% 향상시키는 최적의 타겟팅 방안을 제시하였으며, A/B 테스트를 통해 검증하였습니다. 이외에도 매출 예측 모델 개발로 10% 이상 매출 증대에 기여하는 성과를 냈으며, 분석 과정에서 통계적 검증과 시각화 도구를 적극 활용하여 이해도를 높이고 의사결정에 도움을 드릴 수 있음을 보여…