|
|
|
|
|
 |
데이터 기반 수출입 분석 경험
물류학과 재학 중, 산업통상자원부 무역통계 데이터를 기반으로 한 'HS코드별 수출입 흐름분석' 프로젝트를 주도했습니다.
이 경험은 MKSKorea에서의 수출입 흐름 분석에서도 유용하게 활용될 수 있다고 확신합니다.
Python기반의 Pandas, NumPy, Seaborn 등 데이터 분석 도구를 학습하며 수출입 데이터를 처리하는 역량을 갖추었고, Tableau를 활용해 국가별 물류 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 시각화한 경험도 있습니다.
|
|
|
 |
특히 코로나 19팬데믹 기간 동안, 국가 간 이동제한이 반도체 수출입에 미친 영향과 이에 따라 급변한 물류비용, 납기지연 문제를 분석하며 수출입 분석가라는 직무에 흥미를 갖게 되었습니다.
물류학과 재학 중, 산업통상자원부 무역통계 데이터를 기반으로 한 'HS코드별 수출입 흐름분석' 프로젝트를 주도했습니다.
이 프로젝트는 단순히 수치를 나열하는 분석을 넘어서 '왜 그 흐름이 발생했는가'를 탐색하는 과정이었고, 이를 통해 데이터 기반 추론 능력을 길렀습니다.
이 경험은 MKSKorea에서의 수출입 흐름 분석에서도 유용하게 활용될 수 있다고 확신합니다.
Python기반의 Pandas, NumPy, Seaborn 등 데이터 분석 도구를 학습하며 수출입 데이터를 처리하는 역량을 갖추었고, Tableau를 활용해 국가별 물류 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 시각화한 경험도 있습니다.
이 과정에서 제가 맡은 역할은 아시아 시장의 수출입 데이터 정리였고, 국가별 무역정책 요약본을 제작하는 것이었습니다.
MKSKorea는 본사와의 소통, 협력사와의 실시간 커뮤니케이션이 빈번한 조직이기에, 단순히 영어 점수보다 실질적인 협업 경험이 더 중요하다고 생각합니다.
또한 글로벌 본사와 협력하며 실질적인 방향을 제시하는 역할을 수행하고 싶어 지원하게 되었습니다.
수출 입 데이터를 분석할 때 가장 중요하다고 생각하는 점은 무엇인가요? |
 |
분석, 데이터, 수출입, 흐름, mkskorea, 경험, 물류, 글로벌, 늘다, 중요하다, 역량, 별, 기반, 예측, 이다, 싶다, 반도체, 활용, 산업, 정책 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.04.09
4페이지
