[면접 합격자료] 한국과학기술정보연구원 데이터분석-지역 거점 지능형 데이터 협업생태계 구축-연구직 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 분석 프로젝트에서 데이터 수집과 전처리 과정에서 가장 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요

데이터 분석 프로젝트에서 데이터 수집과 전처리 과정에서 가장 중요하게 생각하는 점은 데이터의 품질 확보와 일관성 유지입니다. 수집된 데이터는 오류, 누락값, 이상치가 없도록 검증하는 과정이 필수적입니다. 예를 들어, 공공데이터를 활용할 때 누락값이 15% 이상인 경우 분석 결과에 왜곡이 발생할 수 있으므로 이를 제거하거나 보완하는 작업이 중요합니다. 또한, 데이터의 형식이 일관되지 않으면 분석 과정에서 오류가 발생할 수 있으므로, 데이터를 동일한 기준에 맞게 표준화하는 작업이 필요합니다. 이 과정에서 중복 데이터 제거와 정규화 작업을 수행하며, 데이터의 출처와 수집 시점에 따라 편향이 존재하지 않도록 신경 써야 합니다. 실제 프로젝트에서는 수집된 데이터의 20% 이상이 전처리 과정에서 오류를 포함하고 있었며, 이를 수정하지 않으면 최종 예측모델의 정확도가 10% 이상 떨어지는 사례를 경험하였습니다. 따라서 데이터의 정합성과 신뢰성을 확보하는 것이 최종 분석 결과의 정확성을 높이기 위한 핵심 요소임을 굳게 인식하고 작업…