[면접 합격자료] 엔씨소프트 [Development] Data Science Service 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제와 그것을 어떻게 해결했는지 설명하세요.

데이터 분석 프로젝트에서 가장 어려웠던 문제는 데이터의 불완전성과 편향성으로 인한 정확도 저하였습니다. 원래 수집한 데이터셋이 약 200만 건이었지만 결측치가 25% 이상으로 존재하여 분석에 큰 장애가 되었습니다. 이를 해결하기 위해 결측치를 평균 보간법과 KNN 알고리즘을 병행 사용하여 채워넣었으며, 이상치를 제거하고 정제하는 과정을 거쳤습니다. 또한, 데이터 편향을 보정하기 위해 샘플링 기법과 reweighting 기법을 도입하여 데이터의 대표성을 높였습니다. 이후 모델 검증을 통해 정밀도와 재현율이 각각 92%와 88% 이상으로 향상되었으며, 최종적으로 프로젝트의 KPIs인 고객 이탈 예측 정확도를 15% 이상 끌어올릴 수 있었습니다. 이러한 과정에서 다양한 데이터 전처리 기법과 통계적 검증을 적용하여 신뢰도 높은 분석 결과를 도출하였습니다.

2. 데이터 전처리 과정에서 주로 사용하는 기법과 그 이유를 말해보세요.

데이터 전처리 과정에서 주로 사용하는 기법은 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 및 표준화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 정제 …