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왜 넷마블에서 데이터 분석 직무를 선택했는가
데이터 분석과정에서 가장 중요하다고 생각하는 기준은 무엇인가
게임 데이터 분석에서 가장 어려운 점은 무엇이며 이를 어떻게 해결할 것인가
분석가는 데이터를 통해 팀의 결정을 돕는 역할을 하기 때문에 소통과정에서의 정확성이 무엇보다 중요하다고 생각합니다.
제가 넷마블데이터 분석 직무에서 활용할 수 있는 강점은 크게 세 가지입니다.
게임 데이터 분석의 가장 큰 어려움은 사용자 행동이 매우 빠르게 변화하고 예측이 어렵다는 점입니다.
데이터 기반의사결정은 단순히 분석 결과를 전달하는 것으로 이루어지지 않습니다.
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저는 문제를 파고들어 원인을 밝혀내는 과정에 깊은 즐거움을 느끼는 사람입니다.
특히 실험 데이터를 분석하며 변수간의 관계를 검증하는 과정에서 제 사고방식이 가장 자연스럽게 발휘된다는 것을 깨달았습니다.가설을 세우고, 데이터를 통해 이를 검증하며, 예측 모델을 통해 결과를 설명하는 과정은 제 사고 구조와 완벽히 맞아 떨어졌습니다.
하나의 문제를 해결하기 위해 수십 번의 반복 분석도 마다하지 않고, 오히려 데이터가 예상과 다르게 나올수록 원인을 찾아내고 싶은 마음이 더 강해졌습니다.
데이터를 다루는 과정은 언제나 예측 불가능한 변수들로 가득하기 때문에 실패는 자연스러운 과정이며, 실패한 실험 하나하나가 다음 해결 방안을 더 명확하게 만들어준다고 생각합니다.
저는 오히려 실패 속에서 배우는 것을 즐기며, 무엇이 문제였는지 분석하는 과정에서 더 큰 성장을 경험해왔습니다.
사용자의 행동 변화를 정량적으로 설명하는 경험입니다.
복잡한 데이터 흐름 속에서 원인을 추적하고 팀이 이해할 수 있는 형태로 재해석하는 역량입니다.
첫 번째 강점은 패턴 분석 능력입니다.
두 번째 강점은 가설검증 기반의 문제 해결 경험입니다.
단순 수치 비교가 아닌, 사용자군을 세분화하고 각 군별 행동 패턴을 비교해 정책 변화가 어떤 사용자에게 실제 영향을 미쳤는지 세밀하게 분석했습니다.
넷마블은 사용자 수가 많아 방대한 데이터가 생성되는 환경이며, 단순 분석을 넘어 게임 운영 전반에 영향을 미치는 의미 있는 분석 결과를 도출할 수 있는 회사라고 생각했습니다.
외부 요인은 업데이트 일정, 이벤트, 경쟁게임 출시 등이고 내부 요인은 버그, 지표 계산 오류, 데이터 누락, 특정 사용자군의 급격한 행동 변화 등이 있습니다.
이러한 방식은 지표 해석 오류를 줄이고 근본 원인을 빠르게 도출하는 데 효과적입니다.
저는 이러한 상황에서 먼저 분석과정을 투명하게 설명해 팀이 결론을 신뢰할 수 있도록 합니다.
중요한 것은 결론을 고집하는 것이 아니 라팀이 데이터 기반으로 판단할 수 있도록 안내하는 자세라고 생각합니다. |
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2025.12.08
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