GS SHOP / 데이터 분석 / 2021 상반기

[ 합격 스펙 ]

서울시립대 / 3.33 / 토익: 790, 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 인턴1회 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: SQLD / 빅데이터 분석대회 대상

[ 합격 자소서 ]

1) 지원 동기와 입사 후 포부에 대해 말씀해주세요. 694/800 (글자 수, 공백 포함) GS홈쇼핑은 다양한 지식재산권 및 브랜드 채널을 통해 방대한 고객층과 데이터를 보유하고 있습니다. 또한, 이에 기반하여 잠재적 비즈니스 가치를 찾아내고 서비스 개발로 연결하고 있습니다. 저는 이러한 GS홈쇼핑 데이터 분석가로서 고객여정을 분석하고, 비즈니스 영역에 새로운 가치를 창출하는 업무를 수행하고 싶습니다. 데이터 분석에 입문하면서 가장 흥미로웠던 부분은, '데이터가 어떻게 소비자의 니즈를 발견해낼까' 였습니다. 수많은 정보와 변수 속에서 모델링을 통해 상관관계를 찾아내고, 유용한 결과를 도출하는 것은 큰 성취감으로 다가왔습니다. Python을 활용한 데이터 분석 방법론을 학습하면서 관심을 역량으로 전환해 나갔습니다. 데이터 수집 및 머신러닝 학습에 기반해, 고객 데이터를 호출, 분석하는 프로젝트를 진행하였습니다. 구매데이터와 고객 정보를 활용해 데이터를 직접 분석하고 인사이트를 확인하였습니다. 추천시스템, 분류 분석 등을 진행하면서 고객데이터가 모델에 어떻게 학습되고 어떤 결과를 내는지 경험하였습니다. GS홈쇼핑 데이터 분석 직무는 데이터 분석에 기반해 인사이트를 발굴하고, 비즈니스 모델을 정의하는 직무를 수행하고 있습니다. 저는 고객 데이터 분석 경험에 기반하여, 다양하고 창의적인 서비스 개발에 참여하고 싶습니다. 소비자에게 필요한 서비스를 발굴하고, 소비자 만족을 이끌어내는 선순환 구조를 만들어가겠습니다. 2) 가장 기억에 남는 성공 또는 실패한 경험에 대해서 말씀해주세요. (해당 경험에 있어 지원자가 한 일을 중심으로 말씀해주세요) 715/800 (글자 수, 공백 포함) 비전공자라는 약점을 극복하고 빅데이터 분석대회에서 대상을 받은 경험이 있습니다. 실제 현업에 인사이트를 제공하고, 데이터 분석 전문가에 대한 가능성을 재확인했던 소중한 경험이었습니다. 저는 코로나 이후 디지털 전환에 대한 트렌드를 확인하고, 여러 빅데이터 분석 교육과정을 수료하였습니다. 하지만 이론 기반의 커리큘럼으로 인해 배운 이론을 구현하는 데에 어려움이 있었습니다. 이에 '데이터 사이언티스트'라는 목표를 세우고 데이터 수집·분석·구현 전반에 대한 핵심 역량을 기르고자 하였습니다. 부족한 역량을 보완하기 위해, 데이콘과 캐글에서 주관하는 빅데이터 콘테스트에 참가하였습니다. 분석목표를 정확히 캐치하고, 분석 전반에 대한 아키텍처를 직접 구상하였습니다. 전문가 분석과정 레퍼런스를 통해 기술 전문성을 강화하고, 모델링 정교성을 개선하였습니다.비전공이라는 약점이 존재했지만, 이를 극복하고 분석 전문성과 비즈니스 영역 경험을 동시에 확보한 차별화된 인재가 되고자 노력하였습니다. 이후 유의미한 인사이트 발굴 경험을 쌓기 위해 2020 문화관광 빅데이터 분석대회에 지원하였습니다. 저는 그간의 프로젝트 경험에 기반해, 분석 프로세스를 설계하고 적합한 모델을 선정하였습니다. SNS 비정형 데이터 분석을 수행하여 실제 여행자들의 경험 요인을 도출하였습니다. 총 273개 팀이 참가한 대규모 대회였지만, 차별화된 분석과정을 인정받아 대상이라는 결과를 얻게 되었습니다. 3) 교내, 대외활동, 회사 등을 통해 협업을 하면서 가장 어려웠던 점은 무엇입니까? 그 어려운점을 어떻게 해결해 나갔는지에 대해 말씀해주세요. 683/800 (글자 수, 공백 포함) [전문화를 통한 업무효율 달성] 특정시의 주택시장 특성을 분석하고 시각화 모델을 제시하는 콘테스트에 팀을 이뤄 참가한 경험이 있습니다. 팀에서 리더를 맡았던 저는, 업무 분담을 두고 큰 문제에 직면하게 되었습니다. 빅데이터와 무관한 비전공자로 구성된 팀이었다보니, 분석 모델이나 기획에 있어 고도화된 역량이 모두 부족한 상태였습니다. 또한, 과제 특징 상 주택시장에 대한 도메인 이해나 조사가 필요한 상황이었기 때문에, 어떻게 업무를 나눠야 할지 어려움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 저는 팀원들이 본 프로젝트의 어떤 부분을 맡고 싶어하는지, 또 어떤 방향성을 갖고 있는지 확인하고 각 팀원들의 장단점을 상세히 기술하였습니다. 이후, 이에 기반하여 주택시장 조사 및 아이디어 기획, 데이터 분석, 분석 시각화, 프로젝트 요약 및 시나리오 작성으로 업무를 나누었습니다. 분업화를 통해, 업무 효율을 달성하고 팀 내의 전문성을 키우고자 하였습니다. 그 결과, 업무 진척도가 눈에 띄게 오르게 되었고, 각자 본인이 맡았던 업무만큼은 자신있을 정도로 특화된 역량을 키울 수 있었습니다. 이러한 경험을 통해, 팀 프로젝트에 있어서 가장 중요한 것은 팀원들의 성향과 핵심역량을 파악하는 것임을 알 수 있었습니다. 특히 리더로서, 팀원들과 지속적으로 소통하고 솔루션을 제공하는 것이 중요한 역할임을 배울 수 있었습니다. 4) 지원한 직무에서 구체적으로 하고 싶은 일은 무엇입니까?그 일을 다른 사람보다 더 잘할 수 있다고 생각하는 지원자의 차별점(경험/역량 등)에 대해 말씀해주세요. 777/800 (글자 수, 공백 포함) [Python을 활용한 데이터 분석, 인사이트 도출 역량] 데이터 분석 직무를 맡게 된다면, GS SHOP 고객 로그 및 구매 데이터를 분석하는 직무를 수행하고 싶습니다. 데이터 분석 직무에 필요한 핵심 역량은 트렌드 분석에 따른 인사이트 발굴입니다. 도메인 지식에 기반하여 시장 데이터를 분석하고, 어떤 이슈나 소비자 니즈가 발생하는지 도출할 수 있어야 합니다. 문화관광 빅데이터 분석대회에서의 대상 경험은, 분석 직무에 필요한 역량을 확인할 수 있었습니다. 공모전에서는 국민여가조사 데이터셋과 신한카드 고객 소비데이터를 활용해, 문화관광 트렌드를 분석하였습니다. 실제 여행 소비자들의 선호를 파악하기 위해, 파이썬과 트위터 API를 활용해 여행 게시글을 크롤링하였습니다. 이후 토픽모델링 기법을 적용하여 여행 게시글을 주제별로 분류하고, 키워드에 따른 트렌드를 유추하였습니다. 또한, 리트윗 수를 기반으로 긍정, 부정 게시글을 분류한 후, 두 분류집단의 특징을 추출하였습니다. 분석 과정을 통해 코로나 이전에 비해 안전, 한적함 등이 선호되고 있음을 알 수 있었습니다. 분석 결과를 토대로 코로나 이후 여행 트렌드가 어떻게 변화했는지 도출하였고, 이에 기반한 관광정책을 제안하였습니다. 비정형 데이터 분석을 통해 유의미한 정책제안을 달성하였고, 차별점을 드러낼 수 있었습니다. 실제 소비자 데이터를 분석하고, 인사이트를 냈던 경험은 분석 직무 수행에 큰 도움이 될 것입니다. 이러한 분석 경험에 기반하여, 고객 데이터 가공 및 분석에 차별화된 역량을 선보이겠습니다.

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