정형 데이터를 이용한 모델링 경험에 대해 구체적으로 설명해 주실 수 있나요?

데이터 분석 수업 프로젝트에서 리뷰 텍스트(비정형)와 구매 이력·평점(정형)을 함께 분석했습니다. 정형 데이터로는 먼저 카테고리별 평균 평점과 재구매율 분포를 확인해 어떤 카테고리에서 이탈이 높은지를 파악했습니다. 그다음 해당 카테고리의 비정형 리뷰를 형태소 분석기로 토크나이징하고 빈도 높은 불만 표현을 추출했는데, 정형 데이터에서 발견한 낮은 평점이 리뷰에서는 "배송 지연"과 "포장 불량" 두 주제로 집중된다는 것을 확인했습니다. 두 데이터 타입을 함께 쓴 것의 강점은 숫자가 보여주지 못하는 이유를 텍스트로 보완할 수 있다는 것이었습니다. 어려웠던 점은 비정형 데이터에 노이즈가 많아서 전처리 기준을 일관되게 정하는 것이었고, 이 부분에서 팀원과 반복 논의했습니다.

정형과 비정형을 함께 보면 문제를 더 입체적으로 이해할 수 있다는 것이 이 경험의 핵심이었습니다. 앞으로도 분석을 시작할 때 정형과 비정형 데이터를 함께 보는 구조를 만들겠습니다. 숫자로 무엇이 일어났는지 보고, 텍스트로 왜 일어났는지 이해하는 것이 분석의 완성이라고 봅니다.