About. 석박사 학위논문부터 기업 데이터 분석 프로젝트까지, 다양한 분야에서 통계분석을 수행해왔습니다. 사회과학, 경영학, 교육학, 보건학, 심리학 등 여러 분야의 연구방법론에 익숙하며, 연구 설계 단계부터 분석, 해석까지 전 과정을 책임지고 진행한 경험이 있습니다. R, Python, SAS 세 가지 언어를 다룹니다. 주로 사용하는 패키지는 아래와 같습니다.

주요 분석 분야. 1) 학위논문 통계분석 석박사 학위논문의 연구설계 검토, 설문 문항 구성, 데이터 수집 및 분석 수행 회귀분석, ANOVA, 요인분석, 구조방정식(SEM), 다층모형(HLM), 매개조절효과 분석 등 학위논문에서 요구되는 대부분의 분석 기법 사용 프로젝트 사례_1: 매개효과 분석 "직무스트레스가 이직의도에 미치는 영향에서 조직몰입의 매개효과" 분석 프로젝트. SPSS와 AMOS를 활용해 구조방정식 모델을 구축하고, 부트스트래핑을 통해 간접효과의 유의성을 검증했습니다.

2) 머신러닝 ,예측모델 고객 이탈 예측, 수요 예측, 분류 모델 등 실무 프로젝트에서 머신러닝 수행 Random Forest, XGBoost, LightGBM 같은 앙상블 모델부터 교차검증, 하이퍼파라미터 튜닝, 피처 엔지니어링수행 프로젝트 사례_2: 통신사 고객 이탈 예측 통신사 고객 데이터를 기반으로 이탈 가능성이 높은 고객 예측 모델 개발. Random Forest, XGBoost, LightGBM 세 가지 모델을 비교하고, XGBoost가 가장 좋은 성능(AUC 0.891)을 보였습니다.

3) 딥러닝 , 신경망 TensorFlow와 PyTorch를 사용해 딥러닝 수행 주로 이미지 분류(CNN), 자연어처리(RNN,LSTM), 시계열 예측 등 다양한 구조의 신경망 설계 및 학습 프로젝트 사례_3: 상품 리뷰 감성분류 쇼핑몰 상품 리뷰 50,000건을 긍정/부정으로 분류하는 LSTM 모델을 개발. Baseline LSTM부터 Bi-LSTM, Attention 메커니즘까지 여러 구조를 실험하고, 최종적으로 LSTM + Attention 모델이 89.2%의 정확도를 달성했습니다.

4) 텍스트마이닝, NLP 뉴스 기사, 소셜미디어, 고객 리뷰 등 비정형 텍스트 데이터 분석 웹크롤링을 통한 데이터 수집부터 형태소 분석, LDA 토픽모델링, 감성분석, 키워드 네트워크 분석까지 텍스트 분석 수행 프로젝트 사례_4: 브랜드 소셜미디어 여론분석 특정 브랜드에 대한 소셜미디어 게시글 15,000건을 수집 및 분석. LDA 토픽모델링으로 주요 토픽 4개를 도출하고, 감성분석을 통해 월별 여론 변화를 추적했습니다.