예시 답변 1
약 90초
솔직한 경험 기반 접근
SNS·인플루언서 데이터를 AI 학습에 쓸 때 피처 엔지니어링에서 중요한 자리는 노이즈 분리입니다. 팔로워가 많다고 영향력이 큰 것은 아니고, 실제 반응률이나 댓글 품질이 더 유의미한 신호입니다. 수업 프로젝트에서 게시물 데이터를 피처로 쓸 때, 좋아요 수·댓글 수·공유 수를 팔로워 수 대비 비율(인게이지먼트율)로 정규화했습니다. 절대 수치보다 비율이 계정 크기와 무관하게 영향력을 비교하는 데 더 유용했습니다. 또 해시태그·멘션에서 텍스트 피처를 뽑을 때, 광고성 해시태그와 유기적 해시태그를 구분하는 패턴 기반 필터링을 전처리 자리에 뒀습니다. 인플루언서 데이터는 플랫폼마다 구조가 달라서 통일된 피처 정의를 먼저 잡는 것이 중요합니다.
이 결의 특징
팔로워 절대 수치보다 인게이지먼트율로 정규화하고 광고성 해시태그를 패턴 기반 필터로 분리 처리한 자리가 보입니다. 피처 설계를 노이즈 분리에서 시작하는 흔적이 또렷한 결입니다.
이 결이 통하는 자리
SNS 데이터 피처 엔지니어링 경험을 묻는 자리에서 절대 수치가 아닌 비율과 패턴 피처를 선택한 근거가 명확한 답이 통합니다. 플랫폼별 피처 정의 통일 필요성을 인식한 흔적이 있는 자리에서 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.