[면접 합격자료] 이크레더블 데이터분석 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트에서 가장 도전적이었던 사례를 설명하고, 어떻게 해결했는지 말씀해 주세요.

가장 도전적이었던 사례는 고객 이탈 예측 모델을 개발할 때 데이터 누락과 불균형 문제들이 심각하게 발생한 경우입니다. 전체 고객 데이터 중 20% 이상이 결측값이었으며, 이로 인해 모델의 신뢰성이 저하될 우려가 있었습니다. 먼저 결측값을 처리하기 위해 다양한 대체법을 시도했지만, 단순평균이나 최빈값으로 대체할 경우 예측 성능이 10% 이상 저하되어 효과적이지 않았습니다. 이후 머신러닝 기법인 앙상블 방법과 결측값 예측 모델을 병행하여 결측치를 보완하는 방법을 채택하였고, 이 과정에서 데이터의 왜곡 가능성을 최소화하기 위해 크로스 검증을 강화하였습니다. 또한, 데이터 불균형 문제로 인해 정밀도와 재현율이 낮았던 상황에서는 SMOTE 기법을 활용해 소수 클래스 데이터를 증강하였으며, 이로 인해 모델의 F1 스코어가 기존 0. 62에서 0. 78로 향상되었습니다. 이와 같은 노력을 통해 최종 예측 정확도를 높였으며, 고객 이탈률도 15% 이상 감소하는 성과를 얻을 수 있었습니다.

2. 데이터를 정제하는 과정에서 중요한 포인트는 무엇이라고…