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실제 카드사 데이터를 활용해 고객의 거래 이력, 결제 패턴, 서비스 이용 횟수 등을 분석한 후, 로지스틱 회귀와 랜덤포레스트를 결합한 모델을 설계했습니다.
저는 입사 후 데이터 분석과정에서 항상 고객 보호를 고려하는 책임 있는데이터 분석가 이 되고자 합니다.
교내 '소비자 신용위험 분석 프로젝트'에서, 저는 수천 건의 카드거래 데이터를 활용해 고객 신용등급 예측 모델을 설계했습니다.
왜 삼성카드 데이터 분석 직무를 지원했습니까?
카드 고객 이탈 예측 프로젝트에서 변수 설계의 중요성을 깨달은 경험은, 실제 금융 데이터 분석에서 고객행동을 심층적으로 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
저는 분석과정에서 보안을 내재화하고, 고객 신뢰를 기반으로 데이터가치를 창출하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.
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실제 카드사 데이터를 활용해 고객의 거래 이력, 결제 패턴, 서비스 이용 횟수 등을 분석한 후, 로지스틱 회귀와 랜덤포레스트를 결합한 모델을 설계했습니다.
데이터 경제가 가속화되면서, 금융사는 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하고 리스크를 관리하지만, 동시에 개인정보 유출과 프라이버시 침해 문제가 빈번히 발생하고 있습니다.
단순한 동의 절차가 아니라, 고객이 데이터 활용 목적과 가치를 명확히 이해할 수 있는 구조가 필요합니다.
교내 '소비자 신용위험 분석 프로젝트'에서, 저는 수천 건의 카드거래 데이터를 활용해 고객 신용등급 예측 모델을 설계했습니다.
이 경험은 데이터 분석가로서 제진로를 확신하게 해주었습니다.
또한 Kaggle대회와 학회 프로젝트에 참여하며 최신 알고리즘과 데이터 분석 트렌드를 습득했습니다.
저는 삼성카드의 간편결제 서비스와 데이터 기반 추천 서비스를 직접 사용해보며, 분석과 서비스가 고객 경험을 어떻게 바꾸는지을 체감했습니다.
따라서 저는 이론적 기반, 프로젝트 경험, 실무훈련, 사용자 관점을 모두 갖춘 인재로서 삼성카드 데이터 분석 직무에 적합하다고 자신합니다.
왜 삼성카드 데이터 분석 직무를 지원했습니까?
단순히 높은 정확도의 모델을 만드는 것이 아니라, 이를 어떻게 실제 전략과 의사결정으로 연결할지가 핵심입니다.
저는 프로젝트 경험을 통해 분석 결과를 비즈니스적 가치로 전환하는 능력을 길렀습니다.
카드 고객 이탈 예측 프로젝트에서 변수 설계의 중요성을 깨달은 경험은, 실제 금융 데이터 분석에서 고객행동을 심층적으로 이해하는 데 도움이 될 것입니다. |
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2025.08.28
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