과거의 상승과 하락분 기간에 따라 후년도 수익 예상 [성과] - 전년대비 +3% 수익률 증가 [분석 수행 사항] - 보험 상품별 손익 트렌드 분석 - 고객/상품 세그먼트 분류 - 손익 결과값에 따라 상품 가치 및 수익률 산출 - 액션 도출 및 시뮬레이션을 통한 기대수익 도출

[기술적인 성과] -매개변수를 활용하여 인터렉티브한 액션이 가능한 대시보드 설계, 그 결과 시각화툴 스킬 향상 [분석 수행 사항] - 플레이 타임과 레벨, 국가별 분포도에 따른 충성고객 선별 - 대륙별로 유료 아이템 구매량이 높으며, 하이레벨 유저가 많이 분포하는 지역을 분석하여 세일즈 타겟으로 설정 -USER/ SALES/ GAME PLAY 세 파트로 나누어 대시보드 생성 -게임 서비스 특성에 따라 유저 분류를 위해 지표 선정 (총 활성 유저, 충성 고객수,유저, 남녀 성비, 유입 플랫폼, 플랫폼별 유저비율 등 )

<대출 고객을 대상으로 한 등급 재분류> [기술적인 성과] -XGB,LGBM,RF,LR 등 다양한 모델링 기법을 활용으로 머신러닝 알고리즘 이해도와 역량 향상 [경험적인 성과] -CSS 모델 개발을 통해 해당 도메인 지식 확장 [분석 수행 사항] -대출 고객 데이터를 대출 등급 기준으로 분석 -주요 변수를 활용해 신용점수를 산출하고, 등급을 재분류 하는 프로젝트 진행 -유의미한 파라미터를 찾기 위해 RF,XGB,LGBM 모델링 기법 채택, 결과로 F1스코어 94%도출 -이후 DT를 활용하여 최종신용점수를 등급 재분류함.