[면접 합격자료] 현대카드,data science 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법들을 설명해주세요.

데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법들로는 결측치 처리, 이상치 탐지 및 제거, 데이터 정규화와 표준화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 샘플링과 불균형 해결, 텍스트 데이터 전처리, 파생 변수 생성 등이 있습니다. 결측치는 평균값, 중앙값 또는 최빈값으로 대체하거나 삭제하여 분석의 신뢰성을 높입니다. 이상치는 박스플롯(박스그림)이나 Z-점수, IQR 방법을 활용해 탐지하고 제거 또는 수정합니다. 연속형 변수는 Min-Max 정규화 또는 표준화로 값 범위를 조정하며, 카테고리 변수는 원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩을 사용합니다. 불균형 데이터셋에서는 오버샘플링(SMOTE)이나 언더샘플링을 통해 분포를 균일하게 만듭니다. 텍스트 데이터는 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등으로 정제하며, 여러 변수를 조합해 의미 있는 파생 변수를 만들어 분석 성능을 향상시킵니다. 이 모든 기법들이 데이터의 품질과 일관성을 유지하며 모델의 성능 향상에 핵심적 역할을 합니다.

2. 고객 데이터를 분석할 때 어떤 지표들을 활용하여 인사이트를 도출할 수 있나요

고객 데이터를 분석할 때…