 |
생각하나요?
고객의 생애 주기와 행동 컨텍스트를 반영한 분석이 강화되어야 한다고 생각합니다. 정량 데이터 외에도 비정형 텍스트, 감정 기반 트렌드, 외부 이벤트와 연계한 분석이 중요하다고 봅니다.
4. 본인이 데이터를 해석할 때 가장
|
|
 |
대로 보고하되, 기대와 다른 이유를 데이터와 맥락을 통해 설명하겠습니다. 동시에 추가 데이터 확보나 보완 분석을 제안하여 실행 가능한 대안을 마련하겠습니다.
5. 데이터 오류로 잘못된 의사결정을 내리게 된다면 책임질 수 있습니까?
네.
|
|
 |
후, 저는 금융 분야에서 데이터 기반 의사결정을 지원하는 전문가로 성장하고 싶습니다. 이 과정에서 배우는 금융 데이터 분석의 깊은 이해와 고급 분석 기술을 통해, 효율적인 데이터 관리와 정교한 예측 모델 개발에 능숙한 전문가가 될 것
|
|
 |
합한 알고리즘 기반 캠페인 전략이 효과적이라고 봅니다.
11. 데이터가 불완전하거나 신뢰도 낮은 경우, 어떻게 분석 방향을 잡나요?
처음부터 완벽한 데이터는 없다고 생각합니다. 일단 가설을 명확히 하고, 그 가설을 검증할 수 있는 최소한
|
|
 |
있을 것입니다.
11. 공공데이터의 한계점은 무엇이라고 생각하시며, 이를 어떻게 극복할 수 있을까요?
공공데이터는 단일 목적에 따라 수집된 경우가 많아 분석 활용 시 변수 간 연계가 부족하거나 결측치가 많은 경우가 많습니다. 이를 극복
|
|
 |
전 단계의 설계를 잘할 수 있습니다. 또한 발표 및 보고서 작성에서도 강점을 가지고 있습니다.
6. 데이터 분석과 창업을 연결한다면 어떤 아이디어를 생각하고 계신가요?
→ 소상공인 대상 매출 예측 시스템, 청년 정책 반응 분석 플랫폼, 지
|
|
 |
분석에서 가장 중요한 것은 무엇이라고 생각하나요?
수치 뒤의 맥락을 읽는 능력이라고 생각합니다. 클릭 수, 체류시간만 보면 오해할 수 있는 지표가 많고, 데이터만으로 판단하기보다 인터뷰나 리뷰 등 정성 데이터를 함께 고려해야 전체
|
|
 |
하는 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 3단계의 성장 시나리오를 그리고 있습니다.
1단계 (입사 후 ~3년): ‘최고의 신용분석가’로의 성장
입사 초기에는 롯데캐피탈의 신용평가모델(CSS)의 로직과 변수를 완벽히 이해하고, 주어진 데이터를 가
|
|
 |
데이터분석 직무에서 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇입니까?
매장별 판매 데이터와 고객군 데이터를 분석해 고객 맞춤형 식단 제안 시스템을 개선하고 싶습니다. 이는 고객 만족도 향상뿐 아니라, 재고 관리 효율화에도 기여할 수 있습니다.
6
|
|
 |
니다. 저는 이를 개선하기 위해 Tableau 기반의 대시보드나 PowerBI를 활용한 실시간 모니터링 기능 도입이 필요하다고 봅니다. 또한 국민의 정책 체감도 분석을 위해 민원·SNS 데이터를 연계하는 것도 고려할 수 있습니다.
7. 팀원들과 데이터 프
|
|
메뉴펼치기
