Q. 데이터 분석 실무

답변 3

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  멘토 호날도KT

  코전무 ∙ 채택률 59%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 전체적인 방향은 실무 관점에서도 충분히 자연스럽습니다. 다만 머신러닝을 반드시 거쳐 A/B 테스트로 가는 것은 아닙니다. 실제로는 문제정의 후 SQL로 데이터를 추출하고 EDA와 통계검증을 통해 원인을 파악한 뒤 실행 가능한 액션을 먼저 도출하는 경우가 많습니다. XGBoost는 어떤 고객이 이탈할 가능성이 높은지 예측하고 타깃을 선정할 필요가 있을 때 활용하면 설득력이 있습니다. 이후 해당 고객군에 마케팅 액션을 적용해 A/B 테스트로 효과를 검증하고 최종적으로 매출이나 영업이익 기준 ROI를 계산한다면 좋은 흐름입니다. 포트폴리오에서는 기술을 많이 사용했다는 점보다 각 단계가 왜 필요한지를 설명하세요. 특히 모델 정확도보다 실제 의사결정과 비용 절감 및 수익 개선으로 연결한 부분을 강조하면 데이터 분석 직무에서 훨씬 좋은 프로젝트가 됩니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 77%

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  멘티님. 안녕하세요. ​제시해주신 데이터 분석 파이프라인 흐름은 비즈니스 문제 정의부터 실질적인 재무 가치 측정까지 완벽하게 이어지는 매우 매끄럽고 타당한 구조입니다. 문제 정의 후 SQL 데이터 전처리 과정과 기초 통계 검증을 거쳐 예측 모델링을 진행하는 순서는 현업 데이터 분석 실무에서도 표준적으로 활용됩니다. ​다만 머신러닝 모델 적용 후 A/B 테스트를 진행하여 실제 사용자 반응을 검증하고, 그 결과를 바탕으로 최종 ROI를 추정하는 순서 배치가 핵심입니다. 현업에서는 이처럼 모델링에 그치지 않고 A/B 테스트와 영업이익 단위의 ROI 환산까지 연결짓는 포트폴리오를 매우 높게 평가합니다. 해당 논리 구조를 포트폴리오나 면접에서 작성하신 의도와 함께 잘 설명하신다면 매우 인상적인 평가를 받습니다. ​응원하겠습니다.

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  합격 기원삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 59%

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  전반적인 흐름은 실무에서도 자연스러운 순서입니다. 다만 실무에서는 보통 머신러닝 모델 적용 전에 A/B테스트로 개입(intervention) 효과를 먼저 검증하고, 모델은 이탈 예측/타겟팅에 활용한 뒤 그 타겟팅 결과를 다시 A/B로 검증하는 순환 구조가 많아 완전히 선형적이지 않을 수 있습니다.

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