[면접 합격자료] 아이티센 [소프트센]데이터 사이언티스트 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법과 그 이유를 설명하세요.

데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법은 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화, 표준화, 범주형 데이터 인코딩, 데이터 샘플링입니다. 결측치는 분석 오차를 유발하므로 평균값, 중앙값, 최빈값으로 채우거나 삭제하여 처리합니다. 이상치는 박스플롯이나 z-스코어를 이용해 5배 IQR 범위 밖 값들을 제거하거나 교체합니다. 정규화와 표준화는 모델 수렴 속도를 높이고 성능을 향상시키기 위해 사용하며, 정규화는 값의 범위를 0~1로 조정하는 Min-Max 방법, 표준화는 평균 0, 표준편차 1로 변환하는 z-스코어 방법입니다. 범주형 데이터는 원-핫 인코딩 또는 라벨 인코딩을 통해 수치로 전환하여 모델 학습이 가능하게 합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석할 때 결측치 5%를 평균값으로 대체하고, 이상치를 제거하여 10%의 노이즈를 줄였으며, 정규화를 통해 특성 값들이 균일하게 만들어 모델 평가 성능이 15% 향상된 사례가 있습니다. 데이터 샘플링은 불균형 데이터 처리에 필수적이며, 언더샘플링이나 오버샘플링 기법을 활용해 학습 데이터의 균형을 맞춥니다. 이러한 기법들은 총 데…