본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
데이터 분석가로서 문제를 정의하고 가설을 검증하는 데 강점이 있습니다. 규모가 큰 데이터셋에서 이상치 탐지와 변동성 분석을 통해 의사결정에 필요한 핵심 지표를 도출하는 데 익숙합니다. 예를 들어 고객 이탈 예측 프로젝트에서 RFM 분석과 로지스틱 회귀를 결합해 이탈 가능성을 18%의 오차로 예측했고, 이로 인해 마케팅 예산을 12% 절감하고 유지율을 5% 상승시키는 데 기여했습니다. 또한 팀과의 협업에서 피어리뷰 기반의 코드 품질 관리와 유닛 테스트를 중시합니다. 모델 성능 개선을 위해 교차검증과 그리드 서치를 반복 수행했으며, 최종 모델의 AUC를 0.82에서 0.87로 향상시켰습니다. 데이터 시각화에 능숙하여 경영진 보고서에서 이해관계자에게 직관적으로 전달할 수 있는 대시보드를 구성했습니다. 예를 들어 매출 흐름 분석에서 월별 기여도와 시나리오별 민감도 분석을 포함한 대시보드를 제작해 경영진이 3개월 내 전략적 선택을 신속히 할 수 있도록 지원했습니다. 다문화 팀과의 협업에서도 다양한 관점의 피드백을 반영해 모델 편향을 줄이고, NPS 개선 캠페인에서 긍정 피드백 비율을 14% 증가…