문제 해결을 위해 데이터를 어떻게 활용했는지 구체적인 사례를 말씀해 주세요.

학부 빅데이터 수업 프로젝트에서 공공 교통 데이터를 활용해 버스 배차 간격의 불균형 문제를 분석한 경험이 있습니다.

서울 열린데이터광장에서 버스 운행 기록 약 50만 건을 내려받아 Python으로 전처리했습니다. 시간대별·노선별로 배차 편차가 크게 나타나는 구간을 Pandas로 집계하고 Seaborn으로 시각화했습니다. 분석 결과, 특정 노선에서 출퇴근 시간 외에는 배차 간격이 평균 2배 이상 벌어지는 패턴이 확인됐습니다.

이 결과를 기반으로 팀에서는 수요 기반 배차 조정 시뮬레이션을 제안했고, 실현 가능성을 높이기 위해 승객 수 데이터와 교차 분석했습니다. 대용량 데이터를 다루면서 분석 전에 어떤 질문에 답하려는지를 먼저 정의하는 것이 가장 중요하다는 것을 배웠습니다.