[면접 합격자료] 에이피알 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 흔히 사용하는 기법들을 설명하고, 각각의 상황에서 어떻게 선택하는지 사례와 함께 설명하세요.

데이터 전처리 과정에서 흔히 사용하는 기법 중 한 개는 결측치 처리입니다. 예를 들어, 고객 데이터에서 결측된 연령 정보가 10% 이상인 경우 삭제하는 것이 정확도를 높일 수 있습니다. 반면 결측이 적거나 대체가 가능한 경우 평균이나 중앙값으로 대체합니다. 이상치 제거는 데이터에 극단값이 포함돼 있을 때 수행하는데, 예를 들어 구매 금액이 10만 원 이상인 고객이 0. 1% 존재했지만 이 값이 오류인 경우 제거하거나 Winsorizing 기법으로 극단값을 조정합니다. 스케일링은 변수의 단위 차이로 모델 학습에 영향이 큰 경우 사용하며, 예를 들어 나이와 소득의 범위가 큰 차이일 때 표준화 또는 정규화를 수행하여 모델이 특정 변수에 치우치지 않게 합니다. 범주형 변수는 더미 변수(원-핫 인코딩) 또는 라벨 인코딩을 통해 수치화하며, 예를 들어 성별, 지역 등이 해당됩니다. 이러한 전처리 방법을 적절히 적용하면 데이터의 품질이 높아지고, 모델 성능 향상에 큰 도움을 줍니다. 실제 경험상 결측치를 평균값으로 대체 후 모델 정확…