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파이썬 + 판다스로 물류 데이터 분석
데이터 분석 경험이 있습니다. 물류 관련 사이드 프로젝트에서 배송 지연 패턴을 분석하기 위해 파이썬과 판다스를 썼습니다. 약 5,000건의 배송 기록 데이터를 받아서 지역별·시간대별 지연율을 정리하는 작업이었는데, 처음엔 데이터 형식이 제각각이라서 전처리에만 이틀이 걸렸습니다. 특히 날짜 컬럼이 텍스트로 저장돼 있어서 변환하는 과정에서 오류가 반복됐는데, 스택오버플로우에서 해결 방법을 찾아 적용했습니다. 분석 결과로 특정 지역에서 오후 5시 이후 지연율이 30% 이상 높다는 패턴을 발견했고, 이 데이터를 팀 발표에서 공유했습니다. 분석 결과를 어떻게 설명할지도 중요하다는 걸 발표 피드백에서 배웠습니다.
이 결의 특징
5,000건 배송 데이터에서 날짜 컬럼이 텍스트로 저장된 전처리 문제로 이틀을 쓰고, 특정 지역 오후 5시 이후 지연율이 30% 이상 높다는 패턴을 발견해 팀 발표에서 공유한 경험에서, 데이터 분석의 가치가 깨끗한 데이터에서 나온다는 인식을 얻은 흔적이 있습니다. 전처리 경험이 분석의 실질 기반으로 이해된 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
전처리 이틀 경험과 지연율 패턴 발견이 인과적으로 연결되고, 깨끗한 데이터의 선행 중요성이 인식으로 살아 있을 때 통합니다. 데이터 분석을 처음부터 끝까지 경험한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.