데이터를 구조화하고, 분석으로 의사결정까지 연결합니다.

국토교통부와 환경부 소관 국유재산 데이터를 SQL로 관리하면서 데이터의 형식, 기준, 품질이 의사결정의 출발점이라는 것을 체감했습니다. 이후 데이터 분석 부트캠프에서 EDA, 통계 검정, 머신러닝, 대시보드 구축을 학습하며 문제 정의부터 검증, 전달까지 이어지는 분석 흐름을 프로젝트로 구현했습니다.

분석은 모델을 먼저 고르는 일이 아니라 질문과 기준을 세우고, 데이터가 그 기준에 답할 수 있는지 확인하는 과정이라고 생각합니다. 프로젝트에서는 아래 흐름에 맞춰 범위 설정, 품질 검증, 결과 해석, 산출물 전달까지 하나의 작업으로 연결합니다.

각 프로젝트는 문제 정의, 데이터 검증, 분석 방법, 결과 해석, 대시보드 또는 리포트 전달까지의 흐름이 드러나도록 정리했습니다. 카드를 선택하면 프로젝트별 상세 과정과 핵심 결과를 확인할 수 있습니다.

데이터 수집과 정제, SQL 기반 구조화, Python 분석, 머신러닝 모델링, 대시보드 전달까지 연결합니다. 기술명은 나열보다 프로젝트에서 사용한 방식 중심으로 보여줍니다.

분석 이전 단계인 데이터 정제, 표준화, 검증, 운영을 직접 경험했습니다. 이 경험은 프로젝트에서 데이터 누수, 기준 정의, 검증 설계에 민감하게 접근하는 기반이 됩니다.