|
|
|
|
|
 |
Q1.게임 유저 데이터를 분석할 때 가장 먼저 확인해야 하는 지표는 무엇인가요?
Q8. SQL 또는 Python을 활용한 데이터 분석 경험을 구체적으로 말해보세요.
Q10.데이터 분석 결과가 비즈니스의사 결정에 어떻게 활용될 수 있다고 보나요?
Q3.분석한 데이터가 잘못된 결과를 초래하면 어떻게 책임지겠습니까?
SQL과 Python을 활용해 실제 게임 로그 데이터를 분석한 경험이 있습니다.
데이터 분석 결과는 비즈니스의사결정에서 방향성을 제시하는 나침반 역할을 한다고 생각합니다.
다만 데이터 분석 인턴에게 가장 중요한 역량은 이미 완성된 경험보다 문제를 정의하고 빠르게 학습하며 검증하는 태도라고 생각합니다.
학부 프로젝트에서 게임 로그 데이터를 분석해 특정 구간의 유저 이탈 원인을 도출하고, 개선안을 제안한 경험이 있습니다.
|
|
|
 |
Q7.게임 내 유저 이탈 원인을 분석하는 과정을 어떻게 설계할 수 있나요?
Q10.데이터 분석 결과가 비즈니스의사 결정에 어떻게 활용될 수 있다고 보나요?
Q16.짧은 시간 내에 새로운 분석툴을 배운 경험이 있다면 말씀해 주세요.
Q2.분석 결과가 팀장/의사결정자 의견과 다를 때 어떻게 설득하시겠습니까?
Q3.분석한 데이터가 잘못된 결과를 초래하면 어떻게 책임지겠습니까?
게임 유저 데이터를 분석할 때 가장 먼저 확인해야 하는 지표는 DAU(Daily A ctiveUsers)와 같은 유저의 활동성 지표라고 생각합니다.
이 지표들을 통해 전체 유저풀이 얼마나 활발하게 게임에 참여하고 있는지, 신규 유저가 지속적으로 유입되고 유지되는지, 또는 이탈이 심화되고 있는지를 파악할 수 있습니다.만약 특정 시점에 이탈이 급증하거나 체류시간이 급감한다면 즉각적으로 원인을 분석해야 하므로, 항상 이와 같은 기본 지표를 우선적으로 확인하는 것이 데이터 기반 문제 해결의 첫걸음이라고 생각합니다.
실시간 전투, 수집형 시스템, 다양한 과금 모델 등 복합적인 유저 경험이 게임 내 데이터흐 름에 어떤 영향을 미치는지 실제 지표를 통해 파악하고 싶고, 이를 바탕으로 유저 이탈 방지나 ARPU(유저당 평균 매출) 향상 등 비즈니스적인 사이트를 도출하는 과정에 적극적으로 참여하고 싶습니다.
또한 테스트 기간 중 게임 내외부 이벤트나 시스템 변화가 결과에 영향을 미치지 않도록 테스트 환경을 엄격하게 관리해야 하며, 실제 지표 차이가 우연인지 아닌지 통계적 유의성 검정까지 반드시 거쳐야 한다고 생각합니다.
대용량 데이터 처리가 필요한 프로젝트에서 Python기반의 pandas와 numpy, 그리고 빅데이터 환경에서는 Spark를 활용한 경험이 있습니다.
단일 PC 환경에서는 pandas로데이터 전처리, 통계분석, 시각화까지 일관성 있게 처리했고, 데이터가 수십GB 이상일 때는 GoogleColab이나 Kaggle환경에서 작업하였습니다.
SQL로는 데이터베이스에서 유저별 접속 기록, 구매 내역, 플레이 시간 등 대규모 데이터를 효율적으로 추출하고, 파이썬의 pandas, matplotlib, seaborn을 활용해 데이터 전처리와 시각화를 진행했습니다.
예를 들어, 유저 레벨별 이탈률, 이벤트 참여 비율, 과금 패턴 등을 SQL 쿼리로 집계한 뒤, 파이썬으로 트렌드 분석과 인사이트도출까지 일관되게 수 행했습니다.
넷마블의 데이터 분석 문화에 기여하고 싶은 부분은 분석 결과를 더 쉽게 공유하고 활용할 수 있는 커뮤니케이션 방식입니다.
이런 작은 기여들이 넷마블의 데이터 기반의사결정 문화를 더욱 견고하게 만드는 데 도움이 될 것이라 생각합니다.
데이터 정제 과정에서 가장 큰 어려움은 데이터 형식이 일관되지 않거나 결측값과 이상치가 혼재되어 있는 경우였습니다.
결측값의 경우 무작위 결측인지, 특정 패턴이 있는지 먼저 분석한 뒤 제거, 대체, 유지 중 적절한 방법을 선택했습니다.
데이터 오류나 결측값을 처리할 때 저는 먼저 해당 값이 왜 발생했는지를 파악하는 것을 가장 중요하게 생각합니다.
예를 들어 핵심 지표에 큰 영향을 주는 결측값은 제거하거나 별도 분석 대상으로 분리하고, 영향이 적은 경우 평균이나 중앙값으로 대체하기도 합니다.
인턴기간 동안 저는 실제 서비스 데이터를 기반으로 한 문제정의 능력과 실무 중심 분석 역량을 가장 배우고 싶습니다.
다만 데이터 분석 인턴에게 가장 중요한 역량은 이미 완성된 경험보다 문제를 정의하고 빠르게 학습하며 검증하는 태도라고 생각합니다.
실무 경험은 인턴십 기간 동안 현장에서 빠르게 흡수할 수 있지만, 데이터에 대한 집요함과 학습 속도는 태도의 문제라고 생각합니다.
학부 프로젝트에서 게임 로그 데이터를 분석해 특정 구간의 유저 이탈 원인을 도출하고, 개선안을 제안한 경험이 있습니다.
저는 데이터가 가진 힘과 변화를 직접 경험하며, 게임과 유저의 세계를 숫자 너머로 해석하고 싶은 열정으로 데이터 분석가의 길을 선택하게 되었습니다.
학부 시절 컴퓨터공학을 전공하며 다양한 데이터 기반 프로젝트에 참여했으며, 특히 게임 데이터 분석 동아리 활동을 통해 실제 유저로 그 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 처음 경험했습니다.
단순히 높은 점수나 기록을 해석하는 것이 아니라, 유저가 어느 순간에 이탈하는지, 어떤 보상설계와 이벤트가 참여를 이끄는지, 데 이 터를 통해 유저의 마음을 이해하고 문제의 본질을 파악하는 과정이 매력적으로 다가왔습니다.
그 과정에서 숫자의 단순한 나열이 아니라 '비즈니스와 사용자의 연결고리'로서 데이터 분석의 가치를 실제로 느낄 수 있었습니다.
이 과정에서 데이터를 통한 문제정의와 해결, 그리고 분석 결과가 비즈니스의사결정에 실질적으로 반영되는 전 과정을 경험하면서 데이터 분석가로서의 보람과 책임감을 깊이 느꼈습니다.
저는 넷마블 인턴십을 통해 실제 대규모 게임 데이터가 어떻게 수집·관리·분석되는지, 그리고 그 인사이트가 유저 경험 개선과 비즈니스 성장에 어떻게 기여하는지 직접 현장에서 배우고 싶습니다.
넷마블의 빠른 서비스 환경과 유저 중심의 데이터 기반 문화를 현장에서 직접 체득하고, 반복되는 실전 경험을 통해 저만의 분석 기준과 성장 노하우를 쌓고 싶습니다. |
 |
데이터, 분석, 유저, 결과, 경험, 생각, 게임, 과정, 지표, 이탈, 처리, 실제, 통해, 어떻다, 싶다, 가장, 개선, q, 활용, 화 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.12.27
9페이지
