본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
체계적 분석과 문제 해결에 강점이 있습니다. 데이터 정합성과 품질 관리에 집중해 온 경험이 많아 프로젝트 초기 2주 내 데이터 소스 파악과 QC 프로세스를 수립해 누락 데이터 비율을 7%에서 1% 이하로 감소시켰습니다. 용어 정의와 데이터 사전 작업에 시간을 들여 분석 재현성을 높였고, R과 Python을 혼합 사용해 자동화 파이프라인을 구축했습니다. EDA 단계에서 시계열 트렌드를 파악해 예측 모델 정확도를 12% 향상시켰고, 이상치 탐지에 SL포함된 로버스트 회귀를 적용해 월간 MAE를 0.85에서 0.62로 낮췄습니다. 팀 내 커뮤니케이션은 정리된 대시보드로 지원해 이해관계자 만족도를 90% 이상으로 유지했습니다. 다만 데이터 주도 의사결정이 때로는 과도한 숫자 의존으로 소통이 둔해질 수 있어, 핵심 KPI를 3가지로 축소하고 비즈니스 맥락 해석을 동반한 프레임 워크를 운영하고 있습니다. 필요 시 스토리텔링형 리포트를 추가해 비즈니스 임팩트를 명확히 전달하여 실행으로 연결되도록 하는 점이 제 강점입니다.
2.가장 기억에 남는 성공 경험 또는 실패 경험은 무엇이며, 그 경험을 통해 무엇을 배웠나요
…