데이터 분석가 이력서 예시

• SQL과 Python으로 서비스 요청 데이터를 분석하고 중복·시각 누락·분류 변경을 확인. 팀별 처리 시간을 비교하기 전에 데이터 품질 문제를 해결
• 분모와 상세 조회 기준을 명시한 Tableau 시각화를 구축. Power BI 참조 보고서와 합계를 대사하고 갱신 시점에 따른 차이를 설명
• 전환 지표의 분모·제외 조건을 문서화하고 SQL 추출값과 대시보드 차이 조사; 업무 담당자에게 코호트별 결과와 해석상 제한 전달
• 원천 합계 대사를 활용한 Tableau 데이터 품질 검증 책임; 고객 중복 기록 해결 및 분모 정의를 명시한 대시보드 배포
• 이해관계자 과제 시험을 활용해 주간 시각화 재설계; 이상치 탐색 시간 6분에서 2분으로 단축 및 분석 제외 집단 문서화

• 고객 교육 프로그램에 매칭 코호트 분석을 설계. 지원 문의나 운영 부담을 늘리지 않고 사용을 확산
• 발행 지표와 원천 기록의 차이를 조사해 모집단이 바뀐 변환 단계 추적; 재현 가능한 쿼리로 계산 수정
• 최근 정상 갱신과 실패 실행을 비교해 원천 누락·변환 오류 분리; 영향 기간만 재실행하고 검토용 원래 쿼리·수정 결과 함께 보관

• 리더 14명이 사용하는 관리형 주간 운영 대시보드를 구축
• 중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
• 분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
• 수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

SQL · Python · 데이터 모델링 · 데이터 품질 · 시각화 · 이해관계자 커뮤니케이션

• 재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명