저는 데이터 분석과 AI 모델링을 단순 기술이 아니라 실제 운영을 개선하는 도구라고 생각합니다.
수요예측·운임 전략·스케줄 조정은 모두 데이터를 기반으로 합니다.
또 다른 프로젝트로 고객행동 데이터를 분석해 이탈 확률을 예측하는 분류 모델을 개발했습니다.
이 경험은 항공 데이터 분석시에도 매우 유용한 기반이 된다고 생각합니다.
PNR 데이터는 수요의 흐름과 고객행동을 분석하는 핵심입니다.
데이터 품질은 분석보다 우선이며, 오류가 있으면 분석의 의미가 사라집니다.
저는 데이터 분석 능력뿐 아니라 비즈니스를 이해하고 문제를 구조적으로 정리하는 능력을 갖춘 지원자입니다.
시계열 기반 수요예측, 고객행동분석, 분류 모델 개발 등 다양한 프로젝트를 수행하며 데이터 기반의사결정의 중요성을 실감했습니다.

FeatureEngineering 경험을 구체적으로 설명하라
SQL·Python기반 분석 경험을 설명하라
데이터 시각화 또는 대시보드 구축 경험을 설명하라
클라우드 기반 데이터 처리 환경(AWS·GCP·Azure) 경험을 설명하라
대한항공 ITData직무에 지원한 이유는 항공산업이 가진 방대한 데이터 구조와 복잡성 속에서, 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 역할이 ITD ata직무의 핵심이며 제 역량과 지향점이 정확히 맞닿아 있기 때문입니다.
항공사는 여객 예약·스케줄·운항·수하물·정비·마일리지·수요·운임 등 다양한 데이터가 하루에도 수십억 건씩 생성되는 산업이며, 데이터의 변동성이 크고 실수비용도 높습니다.
항공은 요금·수요·스케줄·고객행동이 모두 데이터로 설명되며, 특히 대한항공처럼 글로벌 네트워크를 가진 항공사는 데이터 기반의사결정의 효과가 매우 크게 나타납니다.
결국 항공사에서 데이터 기반의사결정은 비용 절감·수익 증대·고객 경험 개선을 동시에 달성하는 핵심도구입니다.
대한항공은 한국 최대 글로벌 항공사로서 OD(Origin-Destination)별 수요 데이터, PNR 예약 데이터, 운임·프로모션 정보, 운항 스케줄 정보, 정비·안전·항공기 상태 데이터, 공항 운영 데이터, 마일리지 고객행동 데이터 등 매우 광범위한 데이터를 보유하고 있습니다.
Data직무는 이중 여객·운항·정비·IT시스템 로그·고객행동 데이터를 분석해 수요예측·운항 효율성 개선·지연원인 분석·운임정책 개선·항공기 스케줄링 최적화·AI 기반 예측 모델 구축 등 다양한 역할을 수행합니다.
가장 최근 프로젝트는 시계열 기반 수요예측 모델 개발입니다.
예약 데이터는 고객의 예약 시점, 운임 클래스, 항공편, 탑승객 특성 등 다양한 패턴을 포함합니다.
PNR 데이터는 수요의 흐름과 고객행동을 분석하는 핵심입니다.
데이터에서 고객 이탈의 주요 원인이 특정 기능의 오류라고 밝혀졌고, 이를 개발팀과 협력해 개선했으며 실제 이탈률이 감소했습니다.
Tableau와 PowerBI로 KPI 대시보드를 제작해 운영팀에서 실시간으로 고객 데이터를 확인할 수 있게 한 경험이 있습니다.
중기적으로는 수요예측·운항 효율성 개선·지연예측 등 핵심 모델 개발에 참여하고 싶습니다.
SQL 설계능력·Python모델링 능력·시각화 능력 등을 균형 있게 갖추었으며, 실제 프로젝트를 통해 분석 결과를 실운영 개선에 연결한 경험도 있습니다.
저는 분석 결과의 근거를 명확히 정리하고, 검증을 반복하며, 데이터 기반의사결정의 책임을 이해하는 태도를 갖추고 있습니다.
저는 데이터 분석 능력뿐 아니라 비즈니스를 이해하고 문제를 구조적으로 정리하는 능력을 갖춘 지원자입니다.
항공 데이터의 복잡한 구조를 빠르게 이해할 수 있는 논리적 사고력, 실제 운영 개선에 연결하는 능력, 협업 중심의 업무 태도를 모두 갖추고 있습니다.

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