본문/내용
1. 높은 목표를 달성하기 위하여 다각도로 노력했던 경험에 대해 작성해 주십시오. (700자)
데이터 분석 프로젝트에서 단순히 높은 정확도의 모델을 만드는 것을 넘어 결과를 설명하고 실제 의사결정에 활용할 수 있는 분석을 완성하겠다는 목표를 세웠습니다. 초기 모델은 일정 수준의 성능을 확보했지만 데이터 불균형으로 일부 집단의 예측력이 낮았고, 변수 간 관계도 충분히 설명하지 못했습니다. 저는 알고리즘만 교체하는 방식에서 벗어나 문제를 데이터, 변수, 모델, 검증의 네 단계로 나누었습니다. 먼저 결측치와 이상치의 발생 패턴을 다시 확인하고 데이터 분포를 세분화했습니다. 이후 기존 변수의 조합에서 새로운 파생변수를 만들고 여러 모델의 성능을 동일한 검증 조건에서 비교했습니다. 단순 정확도만 높이는 과적합을 막기 위해 학습검증 데이터를 분리하고 정밀도와 재현율 등 복수 지표를 함께 살폈습니다. 오류가 집중되는 사례는 별도로 추출해 공통점을 분석했고, 그 결과 모델보다 데이터 정의 자체가 문제인 구간도 발견했습니다. 최종적으로는 성능 개선뿐 아니라 어떤 조건에서 오차가 커지는지 설명할 수 있는 결과를 만들었습니다. 이 경험…