Signal Archive
Analytical Dossier
문제를 다시 정의하고, 데이터를 판단 가능한 구조로 바꾸는데이터 분석가
흩어진 데이터를 분석 가능한 단위로 정리하고,문제 정의·지표 설계·검증 과정을 거쳐 의사결정에 필요한 결과물로 연결합니다.
Data AnalysisSpatial AnalyticsDecision SystemsWeb-based Outputs
Proof Points
숫자로 확인되는 대표 근거
Hiring Snapshot
한 화면 요약
채용 담당자가 첫 화면에서 바로 읽을 수 있도록, 목표 역할과 핵심 도메인, 작업 방식과 대표 결과물을 한 화면에 압축했습니다.
Core Stack
Python · SQL · pandas · Jupyter · Tableau · JavaScript · GIS
데이터 분석, 탐색, 시각화, 웹 전달물까지 하나의 흐름으로 연결할 때 실제로 가장 자주 사용하는 도구들입니다.
PythonSQLpandasJupyterTableauJavaScriptGIS
Main Strength
문제 정의 → 데이터 정리 → 지표 설계 → 검증 → 웹/문서 결과물 구현
보기 좋은 결과를 빠르게 나열하기보다, 질문을 다시 세우고 검증 가능한 방식으로 결과물까지 연결하는 작업 방식을 중요하게 생각합니다.
문제 정의데이터 구조화지표 설계검증웹/문서 결과물 구현
Role Fit
Data Analyst / Spatial Data Analyst
도시, 상권, 사용자 데이터를 구조화하고 설명 가능한 지표와 결과물로 연결하는 역할에 가장 잘 맞습니다. 비즈니스 데이터 분석과 CRM/Growth 분석은 2순위 확장 역할로 보고 있습니다.
Data AnalystSpatial Data AnalystBusiness Data AnalystCRM & Growth Data Analyst
Analytical Lens
판단 기준 3축
01signals first
문제 정의
무엇을 의심하고 어떤 질문을 다시 세워야 하는지우선 정리합니다.
02analysis structure
구조 설계
흩어진 데이터를 판단 가능한 구조로 다시 묶고해석 기준을 세웁니다.
03decision ready
검증 중심
보기 좋은 결과보다 다시 설명하고 검토할 수 있는결과를 남깁니다.
Selected Projects
대표 사례 3개
각 프로젝트가 어떤 분석 역할 적합성을 보여주는지 빠르게 읽히도록, 문제 유형과 결과물 기준으로 다시 정리했습니다.
01end-to-end / decision tool
- 역할
- 비교 기준 설계 / 웹 구현
- 범위
- 상권 매입 검토 / 공개 서비스
02spatial / public / risk
- 역할
- 공간 분석 / 우선순위 지표 설계
- 범위
- 공공 안전 / 설치 우선순위
03crm / offer / response
- 역할
- 오퍼 반응 해석 / Tableau 결과물
- 범위
- CRM / 마케팅 반응 분석