본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
분석에 대한 호기심이 강하고 문제를 체계적으로 쪼개는 편입니다. 데이터 전처리에서 결측치를 7단계로 보완하고, 변수 변환으로 모델 성능을 평균 8% 향상시킨 경험이 있습니다. 예측 모델에선 교차검증을 10fold로 수행해 과적합을 방지했고, 랜덤포레스트와 XGBoost를 비교해 F1-score를 0.72에서 0.81로 끌어올렸습니다. 팀 내 커뮤니케이션은 투명하고 주기적으로 시각화 대시보드를 공유해 프로젝트 진행 상황을 1주 단위로 점검했습니다. 데이터 품질 이슈를 발견하면 루트 원인 분석으로 재현가능한 문서를 남겨 재발률을 15% 줄였습니다. 실무에서는 세부 지표를 수시로 재구성해 의사결정에 바로 활용될 수 있도록 KPI를 맞추는 데 집중합니다. 수치 기반 의사결정으로 신뢰를 얻은 경험이 많아 데이터 중심 문화에 기여할 수 있습니다.
2.가장 기억에 남는 성공 경험 또는 실패 경험은 무엇이며, 그 경험을 통해 무엇을 배웠나요
데이터 분석 프로젝트에서 가장 기억에 남는 성공 경험은 고객 이탈 예측 모델을 구축한 일입니다. 매출 감소가 지속되던 제조사 클라이언트의 데이터를 다듬는 과정에서 결측…