대용량 데이터
다양한 DB·로그·API를 수집하고 정제·적재·재처리 가능한 구조로 운영
Python · SQL · MySQL · APIDATA ANALYST PORTFOLIO · 5+ YEARS
Raw Data에서
의사결정 서비스까지
대용량 데이터를 신뢰 가능한 KPI로 만들고, 경제 메커니즘과 정책 효과를 분석해 실제 사용 가능한 제품으로 연결합니다.
Data EngineeringProduct AnalyticsEconomicsData Product
[이름][이메일] · [전화번호] · [포트폴리오 URL]
POSITIONING
채용 공통 역량 위에 경제학적 문제 해결을 더합니다
5년 이상 데이터 분석가 공고의 공통 요구를 기본기로 두고, 행동과 시장의 작동 원리를 설명하는 역량으로 차별화합니다.
분석·KPI·실험
지표 변화를 유인·제약·기회비용으로 구조화하고 실행 액션으로 전환
코호트 · 퍼널 · 탄력성 · 정책 효과전달·서비스화
분석 결과를 반복 사용 가능한 대시보드·웹·API·앱으로 구현
Sheet · GitHub Pages · FastAPI · Android차별화 포지션원천 데이터부터 서비스까지 만들고, 경제 메커니즘과 정책 효과까지 설명하는 Data Analyst
CAPABILITY MAP
한 번의 분석이 아니라 전체 데이터 수명주기를 소유
원천 수집과 raw 보존
재실행과 품질 통제
행동과 성과의 구조화
가설 검증과 예측
반복 가능한 의사결정
IV-GMM·Dynare는 연구·방법론 프로토타입이며, 실무 운영 성과와 구분해 표시합니다.
ANALYTICS OPERATING MODEL
문제 정의부터 정책 효과 검증까지 하나의 흐름으로 설계
의사결정 정의
누가 무엇을 바꿀 것인가
신뢰 기반
grain · 시각 · 품질 · 추적
행동 구조
유인 · 제약 · 선택편향
KPI·경제모형
Unit economics · IV/GMM · 예측
제품·정책
실험 · 대시보드 · 서비스
기술 중심 질문
어떤 쿼리와 모델을 사용할 것인가?
의사결정 중심 질문
어떤 메커니즘을 바꾸고, 반사실 대비 효과와 부작용을 어떻게 측정할 것인가?
상관관계에서 멈추지 않고 행동 유인·내생성·반사실을 검토한 뒤 결과를 반복 실행 가능한 데이터 제품으로 연결합니다.
CASE 01 · GAME DATA OPERATIONS
다지역 GameDB·LogDB를 일관된 운영 KPI로 전환
Rohan2·SealM 환경의 서로 다른 스키마와 시간대를 공통 grain으로 정렬하고 반복 집계 가능한 파이프라인을 설계했습니다.
Operational complexity
- REGION
지역별 DB와 운영 시점 차이
- GRAIN
계정·캐릭터·세션·거래 단위 혼재
- TIME
KST·UTC·서버 시각 정렬 필요
- RETRY
지연 데이터와 중복 적재 통제
Owned pipeline
ExtractDB·API 분할 수집
Prepare공통 grain·시간대
Modelsnapshot·upsert
DeliverSheet·report·alert
핵심 KPI DAU · Retention · Peak CCU · 재화 source/sink · 구매 전환
역할 Python/SQL 설계 · 데이터마트 · 배치 · 운영 검증
환경 MySQL · pandas · Parquet · gspread · Scheduler
CASE 01 · VERIFIED DELIVERY
집계 테이블이 아니라 재실행 가능한 KPI 운영 체계
운영 지표군5+활성·잔존·CCU·구매·재화
갱신 스케줄1m~1d지표 특성별 배치 주기
재실행 제어HASHMD5 · INSERT IGNORE · upsert
전달 채널SHEET일자 키 기반 batch update
Implementation evidence
코드 검증Multi DB / API ingestOK
KST / UTC alignmentOK
Snapshot / upsertOK
Sheet / report / alertOK
실제 저장소의 DAU·CCU·Retention·Purchase 파이프라인에서 확인했습니다.
권장 표현→Google Sheets 기반 KPI 집계·운영 리포팅 자동화
요약 KPI·차트·필터·조건부 경고가 실제 시트에 있으면 “Google Sheets 기반 운영 KPI 대시보드”로 표기합니다.
CASE 02 · REAL-TIME MARKET DATA
1,175만+ 체결 Raw Data를 모델과 서비스로 연결
Upbit·KIS·Coinbase·환율 API의 서로 다른 시세와 체결 데이터를 수집·정규화·저장했습니다.
01SourceAPI · WebSocket
→
02RawJSON 원본 보존
→
03Feature가격·거래량·CCI
→
04ModelBacktest · ML
→
05ServeWeb · Android
11,757,373 rows
단일 운영 raw table 기준 검증 건수
Trade event
밀리초 시각·가격·거래량·매수/매도
Raw JSON
재처리와 장애 분석을 위한 원문 보존
Rules + ML
LightGBM·XGBoost·시뮬레이션 비교
CASE 02 · ANALYSIS TO PRODUCT
실시간 수집에서 검증·성과 집계·웹 발행까지
Two operating paths
실제 구조API/WSRAWFEATUREMODELSERVE
실시간 운영검증·집계 발행
Operational ownership
- 1Collector
재연결·타임아웃·원문 저장
- 2Database
인덱스·정밀도·스키마 분리
- 3Validation
백테스트·기간 비교·가드레일
- 4Publishing
집계 JSON·스케줄·민감정보 제외
CASE 03 · CARVISION AI SERVICE
분석 모델을 사용자가 쓰는 모바일 서비스로 구현
Local MVP · 차량 이미지 분석 · Android 배포 준비
Service components
Capture
Unity 모바일 촬영·미리보기·재촬영
Validate
파일 형식·크기·차량 여부 사전 검증
Analyze
FastAPI → AI 후보 차종·신뢰도 반환
Persist
SQLite 분석 이력·사용량·사용자 구분
Operate
Firebase 인증·HTTPS·health check
Request lifecycle
실제 구현API/analyze-carGuest10/daySigned-in100/day
모델 성능뿐 아니라 입력 검증 → 비용 제한 → 이력 저장 → 사용자 확인까지 제품 품질로 설계했습니다.
ECONOMICS AS DIFFERENTIATOR
무슨 일이 있었는가를 넘어, 어떤 정책이 행동을 바꾸는지 분석
실무 적용 프레임과 연구·방법론 프로토타입을 구분
Observed vs. counterfactual
분석 프레임BEFOREPOLICYT+1T+2T+3
관측 결과반사실 기준선
Economics workflow
- 1Mechanism
유인·제약·기회비용 구조화
- 2Identification
선택편향·내생성·도구변수 검토
- 3Simulation
가격·보상·프로모션 시나리오
- 4Decision
효과·비용·부작용·가드레일
CROSS-DOMAIN PORTFOLIO
도메인은 달라도 데이터 제품의 핵심 구조는 같습니다
민감정보를 제외한 코드·스키마·집계 결과·운영 문서 중심
KPI Operations
- 다지역 DB·로그 통합
- DAU·Retention·CCU
- 재화 source/sink·인플레이션
- Google Sheets 운영 보고
Real-time Data
- API·WebSocket 수집
- 1,175만+ raw rows
- 시장 상태·충격·시나리오
- 실적 집계·웹 발행
AI Service
- 이미지 입력·검증
- AI 후보·신뢰도 반환
- AI 비용·사용량 제약
- Unity Android 앱
Reliability
- 스케줄·상태 점검
- hash·upsert·backfill
- 권한·민감정보 분리
- 단위경제·부작용·가드레일
COMMON VALUE CHAINData → Mechanism → Counterfactual → Policy → Measured Outcome
경제 메커니즘을 설명하고, 실행 전 시나리오와 실행 후 효과를 같은 지표 체계로 검증합니다.
EVIDENCE & OWNERSHIP
주장을 코드·DB·운영 산출물로 연결
면접에서 재현 가능한 범위만 기재하고, 회사·사용자 식별정보는 제외합니다.
역량검증된 근거포트폴리오 표현
대용량 데이터MySQL raw table 11,757,373 rows1,175만+ 체결 데이터 운영
KPI 운영DAU·CCU·Retention·구매·재화 jobs다지역 게임 KPI 파이프라인
자동화1분~일간 scheduler·report·alert반복 가능한 집계·리포팅
데이터 제품Sheet·GitHub Pages·FastAPI·Android분석 결과의 서비스화
경제학IV-GMM·IV2SLS prototype / Dynare RBC shock내생성·반사실·충격 시나리오
운영 품질raw JSON·hash·upsert·health·usage DB추적·재실행·비용·권한 관리
01
수치 조회일 명시
02
개인 기여와 협업 구분
03
식별정보·비밀값 제외
04
가설과 결과 분리
WHY ME
숫자를 집계하는 데서 끝내지 않고
행동의 원인과 정책 효과까지 설계합니다.
MeasureRaw data·KPI·품질
Explain유인·메커니즘·인과 가설
Simulate반사실·충격·정책 시나리오
Serve의사결정·Sheet·Web·API·App
[이름][이메일] · [전화번호] · [포트폴리오 URL]