8차 대회 5위 수상자인 HelenLim팀 인터뷰를 공유합니다.

전공분야(학력)

• Helen Lim: 문헌정보학과/통계학과(학사) 대학생
• 성대손동: 통계학과(학사) 대학생
• 최인서: 경제학과(학사) 대학생
• 이현재: 통계학과(학사) 대학생

수상을 진심으로 축하합니다. 수상 소감 부탁드립니다.

Helen Lim: 감사합니다. 상을 받게될줄 몰랐는데 이렇게 받게되서 정말 영광입니다!

성대손동: 좋은 기회 주셔서 감사합니다. 학부생으로는 실제 데이터를 분석해 볼 수 있는 기회가 많이 없는데, 직접 분석 할 수 있는 좋은 기회였습니다.

최인서: 수상하게 되어 영광입니다. 사실 저는 경험이 그리 많지않아서 이런 기회를 가지게 될거라고 생각하지 못했습니다 ㅜㅜ

이현재: 시각화에 주력해본 적은 많이 없는 것 같은데 좋은 기회였던 것 같습니다.

데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

Helen Lim: 데이터를 통해 인사이트를 도출하는 것에 매력을 느꼈습니다. 단순히 생각 만으로 의사결정 하는 것이 아니라 객관적인 근거를 바탕으로 의사결정을 할 수 있다는 점에서 데이터 분석 일을 하게되었습니다.

성대손동: 대학교에서 통계분석 학회 활동을 하며 흥미를 느끼게 됐습니다.

최인서: 학교에서 관련 학회활동을 하다보니 자연스럽게 데이터 분석과 이를 활용한 공모전에 나가고싶다고 생각하게 되었습니다

이현재: 통계학과여서 자연히 좋아하게 됐습니다.

데이콘 경진대회에 참여한 동기가 있나요?

Helen Lim: 평소 팀원들 모두가 금융데이터에 관심이 많았습니다. 그리고 지금까지 학습했던 이론들을 실제 데이터에 접목시켜볼 수 있는 좋은 기회라고 생각해서 참가했습니다

성대손동: 방학동안 데이터를 다루는 감을 잃지 않기 위해서

최인서: 친구가 같이 하자고 했습니다.

이현재: 친구 추천입니다.

학업이나 현업 그리고 일상생활과 관련해서 대회 중 느낀 점이 있다면 무엇입니까?

Helen Lim: 평소에는 시각화라는 툴을 데이터를 탐색하고 모델링 방향을 정하는데 사용하였습니다. 그래서 시각화 자체만으로 분석을 진행하는 것이 생소했고 분석 방향을 설정하는데 어려움이 있었습니다. 하지만 회귀 모델이나 머신러닝 모델이 없이도 분석이 가능하다는 것을 알았고 실제 현업에서 이와 같은 분석이 진행된다는 사실을 알게되었습니다. 모델링이 전부가 아니라는 사실을 통해 앞으로의 공부 방향을 추가해야겠다는 깨달음을 얻었습니다

성대손동: 이론에 그치지 않고 실제 데이터를 분석해보는 공부 또한 필요하다고 느꼈습니다.

최인서: 저의 금융생활이 평균 이하라는 것을 깨달았습니다…

이현재: 협업을 하는 건 역시 어렵구나 입니다.

대회에 참여하면서 어려웠던 점이 있다면 무엇일까요?

Helen Lim: 주어진 데이터가 평균치로 주어졌다는 점과 외부 데이터를 통해서 인사이트를 도출 해내는 과정이 어려웠습다. 이는 주어진 데이터에 담긴 인사이트를 시각화를 통해서 도출해낸 후 외부데이터로 논리적으로 뒷받침 하여 해결하였습니다.

성대손동: 데이터가 생각보다 자세하지 않아 분석 방을 잡는게 어려웠습니다.

최인서: 분석 방법론적 측면에서 시각화에 집중하는 것이 조금 어려웠습니다. 모델링에 집중하다가 시각화에만 포커싱을 하게되니 살짝 헷갈렸던것 같습니다

이현재: 시각화에 주력해본 적이 많이 없어서 힘들었습니다.

데이콘에 더 바라는 점, 기대 사항이 있다면 무엇입니까?

Helen Lim: 데이터셋이 너무 적습니다.

성대손동: 상금 규모의 크기와 기간 + 좀 더 자세한 데이터

최인서: 데이터셋의 재현범위가 평균치가 아닌 개인으로 좀더 특정화된 데이터셋을 다루게 해주면 좋을 것 같습니다.

이현재: 데이터셋이 조금 더 bias가 없었으면 좋겠습니다.