예시 답변 1
약 106초
프로젝트 개요·본인 역할·결과 중심으로 푸는 결
자소서에 쓴 프로젝트는 지역 소상공인 리뷰 데이터 분석 프로젝트입니다. 팀 4명이 학기 중 약 2개월간 진행했습니다.
배경은 리뷰 점수가 높아도 실제 방문 후기와 차이가 크다는 문제의식에서 출발했습니다. 저는 데이터 수집과 전처리 파트를 맡았습니다. Python으로 공개 API를 통해 리뷰 데이터 약 8,000건을 수집하고, 노이즈 제거와 텍스트 정제를 담당했습니다.
분석 결과에서 "위치"와 "주차"에 대한 부정 키워드가 많은 가게일수록 재방문율이 낮다는 패턴이 나왔고, 이를 소상공인이 개선 우선순위를 판단할 수 있는 지표로 시각화했습니다. 완성도 있는 결과물보다, 데이터를 직접 수집·정제하면서 실데이터 품질 문제를 처음 체감한 경험이 더 기억에 남습니다.
이 결의 특징
리뷰 점수와 실제 재방문 행동 차이에서 문제 의식을 출발했습니다. Python API로 약 8,000건 데이터 수집 → 노이즈 제거·텍스트 정제 → 위치·주차·부정 키워드 패턴 분석 → 재방문율 낮은 가게 발견이라는 구체적 파이프라인을 직접 수행했으며, '완성도보다 실 데이터 품질 문제 직접 체감'이 가장 기억에 남은 학습이라는 자각이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 기반 의사결정이 이상적이지만, 실제로는 데이터 품질이 결과를 결정하는 조직에서 통합니다. 수집·전처리 단계에서 얼마나 정밀하게 노이즈를 걸러내는지가 분석의 신뢰도를 좌우한다는 경험을 직접 체득한 후보는, 결과 해석뿐만 아니라 입력 데이터 검증부터 질문하는 문화를 만듭니다.