문제를 다시 정의하고, 데이터를 판단 가능한 구조로 바꾸는 데이터 분석가입니다.
공공데이터, 도시/상권, CRM, 리테일 데이터를 다루며 문제 정의 -> 데이터 구조화 -> 지표 설계/검증 -> 결과물 구현까지 연결합니다.
- Portfolio: Signal Archive
- Primary Role: Data Analyst / Spatial Data Analyst
- Secondary Fit: Business Data Analyst / CRM Analytics
- Core Stack:
PythonSQLpandasJupyterTableauJavaScriptGIS
- 공공데이터와 공간 정보를 활용한 위험도 분석, 우선순위 설계
- 상권/부동산 데이터를 활용한 매입 전 검토 기준과 비교 구조 설계
- CRM/리테일 데이터를 활용한 고객 세그먼트, 오퍼 반응, 액션 우선순위 해석
- 분석 결과를 README, 상세 페이지, 대시보드, 웹 서비스로 전달하는 포트폴리오 구성
| Project | Focus | Link |
|---|---|---|
| Signal Archive | 데이터 분석 프로젝트를 역할 적합성, 문제 정의, 검증 근거 중심으로 묶은 포트폴리오 허브 | Live · Repo |
| Seoul Storefront Redveil | 서울 상권 매입 검토에 필요한 확인 포인트를 공개 웹 서비스로 정리 | Live · Repo |
| LH Traffic Safety Analysis | 공공 교통사고 데이터와 공간 정보를 바탕으로 설치 우선순위 판단 흐름 설계 | Repo |
| Starbucks Promotion Analysis | 고객, 오퍼, 채널 데이터를 다시 묶어 CRM 반응 구조와 모델 검증 지표를 함께 정리 | Repo |
| UK Online Retail Segment Analysis | 고객 세그먼트를 매출, 재구매, 통계 검정, 액션 우선순위 관점으로 해석 | Repo |
| ShopEasy | 이커머스 전환 병목을 대시보드와 재생성 가능한 synthetic dataset으로 정리 | Live · Repo |
- Public smoke tests and GitHub Actions are connected across the main portfolio repositories.
ShopEasyincludes a deterministic synthetic data generator plus CSV schema and metric checks.signal-archiverebuilds from structured TypeScript content with typecheck, lint, and production build checks.
- 다양한 데이터를 같은 판단 언어로 다시 정리하는 구조화 능력
- 분석 결과를 통계 검증, 문서, 대시보드, 웹 결과물로 끝까지 연결하는 실행력
- 단순 요약보다
무엇을 먼저 봐야 하는가를 설명하는 문제 정의 감각 - AI-assisted workflow를 활용하되, 문제 정의와 최종 해석은 직접 검토하는 작업 방식
- Portfolio Contact: signal-archive.vercel.app/contact
- GitHub: dffxonnb-cyber