본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
저의 강점은 문제를 구조적으로 분석하고 데이터를 통해 근거를 제시하는 능력입니다. 대학원 시절 통계 프로젝트에서 팀을 이끌며 가설 설정에서부터 데이터 전처리, 모델 선택, 성능 평가까지 전 과정을 주도했습니다. 예를 들어 특정 마트의 주간 매출 예측을 맡아 데이터 전처리 단계에서 결측값 비율이 약 12%였고, 이상치가 많은 편이었습니다. 이를 해결하기 위해 결측값은 다중대체, 이상치는 IQR 방법과 Z-스코어를 조합하여 제거했고, 로그변환과 정규화로 분포를 안정화했습니다. 그 결과 평균 제곱오차(MSE)가 기존 모델 대비 18% 감소했고, 테스트 데이터의 R제곱은 0.82로 향상되었습니다. 또 다른 사례로 고객 이탈 예측 프로젝트에서 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 SMOTE와 비용민감 학습을 병합한 모델을 적용했습니다. 그 결과 재구매 확률을 예측하는 모델의 AUC가 0.87에서 0.92로 상승했고, 비즈니스 의사결정에 필요한 리스크 지표를 산출하는 대시보드를 제작했습니다. 이 대시보드는 주간 단위로 재무 영향력을 시각화하여 마케팅 캠페인 효율을 14% 개선하는 데 기여했습니다. 또한 팀원 간 …