본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
분석에 필요한 데이터를 모으고 정제하는 데 강점이 있습니다. 데이터 흐름을 시각화하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정에서 논리적 사고와 꼼꼼한 검증이 중요하다고 믿습니다. 과거 프로젝트에서 결측값 처리와 이상치 탐지를 통해 모델 성능을 15% 향상시킨 경험이 있습니다. 예를 들어 매출 예측 프로젝트에서 결측치를 평균으로 대체하고, 이상치를 IQR 방식으로 제거한 뒤 XGBoost 모델을 적용했습니다. 교차검증 결과 평균 RMSE가 12.4에서 9.8로 감소했고, 피처 엔지니어링으로 신규 피처 8개를 추가하여 모델의 설명력을 0.62에서 0.78로 높였습니다. 또한 데이터 품질 관리에 집중하여 데이터 파이프라인의 자동화 비율을 70%에서 92%로 개선했고, 이 과정에서 데이터 수집 단계의 중복 저장을 제거해 120시간의 연간 절감 효과를 달성했습니다. 팀 협업에서는 다양한 시각을 존중하고, 이해관계자에게 명확한 리포트를 제공하는 것을 중요하게 생각합니다. 시나리오 분석을 통해 의사결정에 필요한 핵심 KPI를 도출하고, 주간 보고서에선 달성치와 이슈를 그래프와 수치로 함께 제시합니다. 이러한 노력을…