01
파이프라인부터 직접 설계합니다
TS2000·KRX에서 KOSPI·KOSDAQ 약 7.5만 개 기업의 24년치 재무데이터를 수집하며 ETL 구조를 직접 설계했습니다. Winsorizing으로 이상치를 눌러주고, 결측 패턴에 맞춰 처리 방식을 나누고, 분포가 치우친 지표는 로그 변환으로 정리해 모델이 쓸 수 있는 상태까지 만들었습니다.
DATA ANALYST · 김승원
본질을 파악하고,
구조로 해결합니다.
신용정보와 금융 데이터를 다루는 분석가입니다. 데이터를 모으는 단계부터 모델을 세우고, 그 결과가 실제로 쓰이는 화면까지 — 분석을 일회성 리포트가 아니라 돌아가는 시스템으로 만드는 데 관심이 있습니다.
- 현재
- 코리아크레딧뷰로(주)전략사업3부 · 빅데이터 주임 (2025.12~)
- 전공
- 한국방송통신대학교 통계데이터과학과한양여자대학교 빅데이터과 졸업
- 자격
- ADsP · SQLD정보처리기사 필기 합격
- 주력
- SQL · Python · BigQueryPower BI · Tableau · FastAPI
- 지역
- 서울
0.88
ROC-AUC
대출기업 부실징후 예측 모델
75,000개+
분석 대상 기업
KOSPI · KOSDAQ 상장사
24년
재무 시계열 범위
TS2000 · KRX 재무제표
3주 → 7일
전처리 소요 시간
동일 규모 데이터 기준, 두 번째 프로젝트에서
APPROACH
데이터를 다루는 세 가지 태도
좋은 분석은 모델의 성능보다 그 앞뒤의 구조에서 갈린다고 생각합니다. 데이터가 들어오는 길, 결과가 나가는 길을 함께 설계합니다.
02
분석을 시스템으로 잇습니다
Logistic·XGBoost·CatBoost를 비교·튜닝해 ROC-AUC 0.88을 확보한 뒤, 거기서 멈추지 않고 FastAPI와 PostgreSQL로 실시간 대시보드에 연결했습니다. 리포트 작성까지 OpenAI API로 자동화해 수집부터 전달까지를 하나로 이었습니다.
03
비전공자에게 닿게 만듭니다
하이퍼라운지에서 사내 전 팀이 함께 보는 실적 대시보드를 설계하며, 숫자보다 먼저 데이터 흐름을 다이어그램으로 문서화했습니다. 보는 사람이 이해하지 못하는 지표는 아직 완성된 지표가 아니라고 봅니다.
SELECTED WORK
프로젝트
금융 리스크, 투자 전략, 마케팅 성과 — 도메인은 다르지만 문제를 정의하고 데이터로 구조를 세우는 방식은 같았습니다.
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대출기업 부실징후 탐지 조기경보시스템 대표 프로젝트
재무 데이터로 부실 확률을 예측하고, 그 결과를 은행 실무자가 바로 보는 웹 대시보드까지 단독으로 구현했습니다. 하나은행·한국상장회사협의회·KODATA 심사위원단 만장일치 최우수상.
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시계열 딥러닝(LSTM) 퀀트 투자전략
주가 시계열에 LSTM을 적용해 투자 전략을 설계하고, 전통적 벤치마크와 위험조정 수익률을 비교했습니다. 가장 오래 붙잡고 있었던, 그래서 가장 많이 배운 프로젝트입니다.
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BigQuery · SQL 마케팅 캠페인 분석
하루 만에 끝낸 캠페인 성과 분석. 질문을 좁히고 SQL 한 벌로 답을 내는, 실무에 가장 가까운 형태의 작업이었습니다.