AI 도구나 자동화를 활용해 본 경험이 있다면, 어떤 방식으로 데이터를 추출하고 분석했는지 말씀해 주세요.

AI 도구와 자동화를 데이터 분석에 쓸 때 제가 의식하는 건, 입력 데이터의 형식이 안정적이어야 자동화가 돌아간다는 점입니다. 스크립트가 아무리 좋아도 들어오는 데이터가 제각각이면 깨집니다. 그래서 저는 수업 데이터 분석 프로젝트에서 엑셀로 산재한 공장 검사 데이터를 pandas로 병합·정제하는 자동화를 짤 때, 먼저 입력 형식을 일정하게 맞추는 데 공을 들였습니다. 그 결과 수작업 2시간이 5분으로 줄었고, matplotlib으로 공정별 불량률 추이를 시각화해 특정 기간의 이상 패턴을 봤습니다. 제 작업 흐름에서 보면, 자동화의 가치는 분석 자체보다 입력 품질 관리에서 갈렸습니다. 다만 도구의 한계도 인정합니다. AI 이상치 탐지 모델은 미세한 패턴엔 도움이 됐지만, 왜 그런 결과가 나왔는지를 사람이 해석하지 않으면 오탐을 거르기 어려웠습니다. 또 저는 수업 수준이라 실제 운영 데이터의 지저분함까지 다뤄 보진 못했습니다. 그래서 입력 품질을 보는 시각을 토대로, 그 실무 역량을 더 키우려 합니다.