다양한 도메인의 빅데이터를 경험한 데이터 분석가 이동엽 입니다. 데이터 분석가로서 KPI 분석 및 인사이트 도출 외에도, ML 기반 예측 모델 개발 및 모델 서빙까지 수행한 경험이 있습니다.

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분석 결과 기반 제품 기획 및 성장: 데이터 분석을 기반으로 서비스를 기획하고, 총 3.5만 조회수를 기록하는 성공적인 데이터 제품으로 성장시킨 경험과 다수의 결과 보고회에서 인정받은 분석 결과 제시와 성과 측정 기여 능력

통계분석/머신러닝 기반 문제 해결: 통계분석과 머신러닝 예측 모델을 개발하여 선제적 정책 수립을 지원했으며, 별도로 업무 지원 대시보드를 개발하여 내부 효율을 80% 개선하는 등 데이터 기반의 문제 해결

다양한 도메인 데이터 리터러시 : 여러 도메인(교통, 환경, 공공행정 등)의 다양한 데이터를 다루며 어떤 산업의 문제든 빠르게 적응,분석할 수 있는 능력

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⚒️ 핵심 역량

Proficient (핵심 기술)
- Languages & DB : Python , SQL (PostgreSQL, PostGIS, MySQL)
- BI & Visualization : IRIS VDAP (자사 솔루션)
  
  참고 : 자사 BI툴이 있어 주로 사용하였으나 BI 납품 PoC 프로젝트에 참가하여 타사 BI Tool(Tableau, Power BI)에 대한 비교 이해와 활용 경험이 있습니다. 차트, 인터랙션, 대시보드 등 동일한 기능이 있고 데이터 핸들링은 Tableau와는 다르게 표준 SQL로 인터랙티브 차트를 구성하는 차이점이 있습니다.
- Analysis Liabraries : Pandas , Scikit-Learn , Matplotlib , Plotly , Scipy
Experienced (경험 기술)
- Data Platform & Tools : Linux (Ubuntu, CentOS), Docker, Kubernetes , Git
- Analysis & BI Tools : Tableau , QGIS
Familiar with / Learning (학습 및 관심 기술)
- Analysis Frameworks : AARRR , Funnel Analysis , Retention/Cohort Analysis
  
  참고 : AARRR 등 그로스 분석 프레임워크는 프로젝트 특성상 직접 경험은 적으나, 개인 학습과 사이드 프로젝트를 통해 분석 방법론에 대한 이해도를 확보하고 있습니다.
- Collaboration Tools : Jira, Confluence

데이터 기반 문제 해결 및 인사이트 도출
- 주어진 과제를 [문제정의-가설수립-검증]의 논리적 프레임워크로 해결하고, Python과 SQL로 데이터 기반의 정책 근거를 제시한 경험이 다수 있습니다.
- EDA, 통계분석 부터 머신러닝 및 시계열 예측모델(XG Boost, RandomForest, Prophet 등)을 활용하여 무인단속장비 설치 효과성 분석, 교통사고 위험지역 예측, 전기차 충전소 이용률 분석 등 복잡한 문제를 해결하고 인사이트를 도출, 제시한 경험이 있습니다.
대용량 데이터 처리 및 시각화
- PostgreSQL(PostGIS) 등 데이터웨어하우스 환경에서 복잡한 SQL 쿼리로 데이터를 가공하고, BI 솔루션을 활용해 사용자의 니즈를 충족시키는 인터랙티브 대시보드 기획 및 개발한 경험이 많이 있습니다.
- 특히, 수원시 대시민 서비스를 통해 3.5만회 이상의 조회수를 기록하고 업무 지원 대시보드 개발로 민원 응대 시간 80% 단축하는 비즈니스 임팩트를 만들어낸 경험이 있습니다.
안정적인 분석 환경 운영 및 협업
- Docker, Kubernetes 기반으로 구축된 분석 환경에서 서비스를 개발, 적용한 경험이 있습니다.
- Git , Jira 등 협업 도구를 활용하여 개발팀과의 원활한 커뮤니케이션을 통해 성공적으로 프로젝트를 완수한 경험이 다수 있습니다.

👩🏻‍💻 주요 프로젝트 성과

공공기관의 분석 프로젝트는 특성 상 **Value(정책적 가치)**와 **Impact(결과의 영향도)**에 초점을 맞추는 경우가 많아 정량적 목표보다 정성적 목표에 초점을 맞춘 경우가 많습니다.