미리보기
기본 정보
[펠리컨적 사고를 가진 데이터 분석가] 다양한 경험이 데이터를 보는 시야를 만들어 준다는 말을 믿고 있습니다. 일상에 근접한 데이터를 살펴보고, 더 나은 생활을 만들기 위해 노력합니다.
자기소개
기술 스택
MySQL, Python, Pandas, Numpy, Tableau, Matplotlib, Seaborn
교육
가천대학교 글로벌캠퍼스
대학교(학사) | 동양어문학과 / AI·소프트웨어학부
2019.03. ~ 2024.02. | 졸업
프로젝트
신용카드 고객 이탈 분석
프로그래머스 <데이터 분석> 3기 팀 프로젝트
2024.06. ~ 2024.06.
신용카드 고객 이탈 분석
목적
금융 활동 또는 활동 중단에 미치는 영향이 무엇인지 발견
신규 이벤트 혹은 상품 제작 시의 타겟 유저 고안
사용 기술
Pandas, Numpy: 데이터 분석
Matplotlib, Seaborn: 데이터 시각화
GitHub, Notion, Slack, Google Docs: 협업 툴
가설 설정
➀ 인구통계변수
나이 대비 유지 개월 수가 높을수록 카드를 유지할 것이다. F
나이가 많다면 한도 대비 사용 금액이 적을 것이다. T
나이가 적으면 적을수록 이탈할 것이다. F
부양가족 수가 많으면 카드를 유지할 것이다. F
➁ 고객 사용 내역
상품을 자주 구매하는 사람은 카드를 유지할 것이다. T
부채를 많이 보유한 사람은 이탈할 것이다. F
보유한 상품 수가 적을수록 이탈할 것이다. T
일본 식당 평점 사이트 크롤링 및 분석
개인
2024.08. ~ 2024.08.
식당 평점 사이트 食べログ(타베로그) 크롤링 및 리뷰 데이터 분석
목적
여행 시 하루를 마무리해 줄 술집을 찾는다
예산은 1만 엔을 초과하지 않고, 평점은 3.7 수준으로 한다
사용 기술
Selenium: 웹 파싱
Beautifulsoup4: 웹 크롤링
Python - numpy, pandas, sklearn
가설 설정
예산이 높아질수록 점수가 올라간다 X
리뷰 수가 많아질수록 점수가 높아진다△
세부 분석
KMeans Clustering을 이용한 식당 그룹화
예산과 평점이 수준에 맞는 식당 그룹 발
각 클러스터의 리뷰 데이터로 워드 클라우드 제작
일본 술집의 특징 파악
목표 범위 안의 술집이 취급하는 주종과 분위기 추측
외국어
일본어
비즈니스 회화 가능
영어
일상 회화 가능
자격증
정보처리기사
합격 | 한국산업인력공단
2024.09.
ADsP (데이터분석준전문가)
합격 | 한국데이터베이스진흥센터
2024.09.
SQLD(SQL개발자)
합격 | 한국데이터베이스진흥센터
2024.04.
인공지능활용분석
2급 | 한국정보인재개발원
2023.10.
TOEIC
850 | 한국토익위원회
2024.04.
JLPT (일본어능력시험)
1급 | 일본국제교류기금
2023.08.