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Week 21-4 최종프로젝트 - 발표 피드백, 이력서 작성 세션

kyejin0412 2026. 3. 12. 21:48

 

 

발표 피드백

우리팀 피드백

키워드분석에서 그치지 않고 점수로 모델 설계한게 의미가 있었다.
문제정의와 전략제안까지 구조가 좋았다.
실무적으로 많이 하고 있는 작업이니까 마케팅 데이터 분석할 때 도움이 될 것 같다.

 

면접 예상질문

- 리스크를 하나의 범주로 묶지 않고, 평판 리스크/운영 리스크/품질 리스크로 나누지 않은 이유는 무엇인가요?

- threshold 0.45를 최종 선택했을 때, 실제 운영 환경에서 감수하려는 오탐과 미탐의 기준은 무엇인가요? precision-recall은 threshold에 따라 달라지므로 그 기준 설명이 중요합니다.

- 최종 리스크 점수의 가중치(0.5, 0.3, 0.2)는 어떤 실험이나 근거를 바탕으로 설정했나요? 확률 점수가 실제 위험도로 해석 가능한지 calibration 관점에서 점검해봤는지도 궁금합니다.

- 댓글 비율/좋아요·조회수를 포함한 확산 점수를 조기 탐지와 어떻게 구분해 해석하셨나요? 초기에 잡는 신호와 이미 확산된 신호를 분리해 설명할 수 있나요?

- 가격 인상 이후 웨이팅·재고 부족이 따라오는 패턴을 보여주셨는데, 이를 단순 동시 발생이 아니라 시간에 따른 토픽 변화로 더 엄밀히 검증한다면 어떤 방식으로 확장할 수 있을까요? BERTopic도 topic evolution을 시간축으로 보는 기능을 안내하고 있습니다.

 

 

 

타팀 피드백

문제정의 -> 액션까지 흘러가는 스토리가 자연스럽게 이어져서 좋았다.
AI Agent 로 팀원수 부족을 극복했던게 기특하다.

 

공공데이터 수집을 훌륭하게 해냈다. 지도로도 잘했다.
많이 고민한 흔적이 보였다, 전처리, 모델링, 파라미터 튜닝도 잘 되었다.
근데 대시보드가 아쉽다. 알맹이는 좋은데 포장을 잘 못했다.
포폴은 모델을 어떻게 만들었고 이런걸 보는게 아니라 대시보드를 본다.

 

지표설계가 좋았다.

테마별로 지역을 선정하고 데이터 분석적으로 의미있는 정책을 내서 좋았다.

 

포폴 만들때는 인사이트 전략 같은거를 앞에 내세우자. 결론을 먼저!

그 후에 eda를 어펜딕스로 빼라.

 

 

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