대규모 데이터셋에서 트렌드와 패턴을 발견한 경험이 있다면 그 과정을 설명해 주세요.

학부 프로젝트에서 전자상거래 로그 데이터를 분석하다가 특정 시간대에 반품률이 급등하는 패턴을 발견했습니다. 처음에는 우연한 노이즈라고 봤는데, 3주치 데이터에서 동일한 시간대에 반복적으로 나타났습니다. "왜 그 시간대인가"를 추적하면서 날씨, 요일, 프로모션 여부를 교차 분석했는데, 특정 프로모션 공지가 나간 직후 반품 요청이 몰리는 패턴이 보였습니다. 공지 내용을 확인해보니 반품 기한이 짧다는 점을 부각시킨 문구가 오히려 고객이 반품을 서두르게 만든 것 같다는 가설이 나왔습니다. 팀 내에서 가설을 공유하고, 이전 공지와 이후 공지의 반품률을 비교하는 방식으로 검증했습니다. 통계적으로 유의미한 차이가 확인됐고, 공지 문구 수정 방향을 제안하면서 마무리했습니다. 이 경험 이후 데이터의 이상치를 노이즈로 넘기지 않고 가설로 전환하는 습관이 생겼습니다.