본문/내용
1. 과거에 수행했던 데이터 분석 프로젝트 중 가장 기억에 남는 사례를 설명하고, 그 과정에서 어떤 도구와 방법을 사용했는지 알려주세요.
가장 기억에 남는 데이터 분석 프로젝트는 고객 이탈률 예측 모델을 구축하는 일이었습니다. 당시 약 10만 건의 고객 데이터를 분석하여, 고객 이탈 가능성을 예측하는 모델을 개발했고, 이를 통해 15%의 이탈률 절감 효과를 얻었습니다. 파이썬의 pandas와 numpy를 활용하여 데이터를 정제했으며, 결측치 처리와 이상치 제거를 수행했습니다. 이후, scikit-learn 라이브러리를 이용해 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 여러 알고리즘을 비교 검증했으며, 교차 검증을 통해 최적의 하이퍼파라미터를 찾았습니다. 또한, 중요 특징 분석을 통해 고객 연령, 서비스 이용빈도, 고객 만족도 등의 변수가 중요한 영향을 미친다는 결론을 도출했습니다. 시각화는 matplotlib과 seaborn을 활용해 분석결과를 직관적으로 전달했고, 최종 모델의 ROC-AUC 값은 0. 85로 우수한 성능을 확보했습니다. 이 프로젝트는 명확한 KPI 설정과 Data-driven 의사결정을 가능하게 하여 고객 관리 전략 수립에 큰 도움을 주었습니다.
2. 데이터 분석을 …