똑같은 데이터셋으로 분석하면 차별화가 되지 않는다고?

데이터 분석 포트폴리오를 준비하는 분들이 자주 하는 걱정이 있습니다.

“다른 지원자들도 다 비슷한 데이터셋을 쓰는데,

그러면 차별화가 안 되지 않을까요?”

실제로 많은 지원자들이 비슷한 데이터셋을 사용합니다.

정확한 통계는 없지만 얼추 들은 내용과 채용담당자로서 본 내용들을 고려하면

넷플릭스 등 OTT 콘텐츠 데이터, 이커머스 주문 데이터, Olist 데이터, Online Retail 데이터, 공공데이터포털 자료, 영화 평점 데이터, 주가 데이터, 신용카드 사기 탐지 데이터 등이 반복적으로 등장합니다.

과거에는 타이타닉 생존자 데이터, 따릉이 공공데이터 등이 많이 활용되었던 기억이 있습니다.

그래서인지 지원자 입장에서는 이런 걱정이 많이 되나 봅니다.

“이미 너무 많은 사람이 쓴 데이터셋인데, 이걸 또 쓰면 식상해 보이지 않을까?”

“면접관이 보자마자 또 이 데이터네, 하고 넘기지 않을까?”

“남들이 안 쓴 특이한 데이터를 찾아야 하지 않을까?”

그런데 저는 이 걱정이 절반은 맞고, 절반은 틀렸다고 생각합니다.

정확히 말하면, 같은 데이터셋을 쓰는 것 자체가 문제는 아닙니다.

정말 문제는 같은 데이터셋으로

같은 질문을 던지고, 같은 방식으로 분석하고, 같은 결론에 도달하는 것입니다.

데이터셋이 같은 것이 문제가 아니라, 분석 구조가 같은 것이 문제입니다.

① 채용 담당자는 데이터셋보다 "질문"을 봅니다

데이터 분석 포트폴리오에서 중요한 것은 “어떤 데이터셋을 썼는가?”가 아닙니다.

물론 데이터셋의 품질은 중요합니다.

분석 가능한 변수가 충분히 있어야 하고, 데이터의 출처가 분명해야 하며,

결측치나 이상치가 너무 심해서 분석 자체가 불가능한 데이터라면 곤란합니다.

하지만 일정 수준 이상의 공개 데이터셋이라면,

채용 담당자가 더 관심 있게 보는 것은 데이터셋 자체가 아닙니다.

채용 담당자는 이런 질문을 봅니다.

“이 사람은 이 데이터에서 어떤 문제를 발견했는가?”

“분석을 시작하기 전에 무엇을 정의했는가?”

“단순히 그래프를 그린 것인가, 아니면 의사결정 가능한 구조로 만들었는가?”

“기술을 사용한 것인가, 아니면 분석을 한 것인가?”

예를 들어 같은 이커머스 데이터를 사용했다고 해보겠습니다.

A 지원자는 이렇게 말합니다.

“이커머스 고객 데이터를 활용해 RFM 분석을 했고, 고객을 VIP, 일반 고객, 이탈 위험 고객으로 구분했습니다.”

B 지원자는 이렇게 말합니다.

“이커머스 고객 데이터를 활용해 첫 구매 이후 재구매로 이어지지 않는 고객군의 특징을 분석했습니다. 단순 구매금액 기준이 아니라 첫 구매 카테고리, 할인 사용 여부, 배송 지연 여부, 리뷰 점수, 재방문 간격을 조합해 재구매 실패 가능성이 높은 고객 유형을 정의했습니다.”

두 사람은 같은 데이터를 썼을 수 있습니다. 하지만 포트폴리오의 수준은 다르죠.

A는 단순히 기법을 적용한 반면, B는 문제를 정의했습니다.

이 차이가 매우 큽니다.

② 같은 데이터셋에서도 결과는 얼마든지 달라집니다

많은 지원자들이 데이터셋을 “소재”로만 생각합니다. 그래서 남들이 쓰지 않은 소재를 찾아야 차별화된다고 생각합니다. 하지만 데이터 분석에서 데이터셋은 소재이면서 동시에 환경입니다.

같은 환경 안에서도 어떤 질문을 던지느냐에 따라 완전히 다른 분석이 나옵니다.

예를 들어 과거에 많이 사용되었던 "따릉이 데이터"를 생각해보겠습니다.

따릉이는 서울시의 정바카라으로 자전거 무인대여 서비스입니다. 그야말로 대성공을 거두었죠. 그래서 따릉이 데이터는 한때 국내 데이터 분석 입문 포트폴리오에서 정말 많이 사용됐습니다. 서울시 공공데이터를 활용한 분석이라고 하면 가장 먼저 떠오를 정도였죠.

그런데 이 데이터를 활용한 대부분의 분석 결과가 비슷했습니다.

“봄과 가을에 이용량이 많다.”

“출퇴근 시간대에 이용량이 많다.”

“한강 주변과 업무지구에서 이용량이 많다.”

“기온이 높고 비가 오지 않을 때 이용량이 증가한다.”

이런 결론은 딱히 틀린 얘기는 아니지만, 너무 뻔합니다.

그렇다면 따릉이 데이터를 사용해 분석하면 이런 결과만 도출될까요?

절대 그렇지 않습니다. 질문을 바꾸면 분석이 달라집니다.

“어느 지역에서 따릉이가 많이 이용되는가?”가 아니라,

“따릉이는 지역별로 어떤 역할을 하고 있는가?”라고 묻게 되면요?

어떤 지역에서는 따릉이가 출퇴근을 보완하는 생활교통 수단일 수 있습니다.

어떤 지역에서는 한강이나 공원 주변에서 이용되는 여가 서비스일 수 있습니다.

또 어떤 지역에서는 지하철역과 주거지를 연결하는 Last Mile(라스트 마일, 마지막 이동 구간) 교통수단일 수 있습니다.

이렇게 보면 분석이 달라집니다.

단순히 구별 이용량을 비교하는 것이 아니라, 지역별 이용 구조를 정의해야 합니다.

- 사용자 유형은 어떻게 나눌 것인가?

- 이용 패턴은 어떤 변수로 정의할 것인가?

- 지역은 행정구역 단위로 나눌 것인가, 아니면 지하철역·업무지구·한강공원·주거지·상권 같은 이용 맥락으로 나눌 것인가?

이렇게 새로운 질문이 들어가는 순간, 같은 따릉이 데이터라도 완전히 다른 분석이 됩니다.

③ 차별화는 데이터가 아니라

분석 "정의"(Definition)에서 나옵니다

좋은 분석은 대개 정의에서 시작됩니다.

- 사용자를 어떻게 정의할 것인가?

- 이용 패턴을 어떻게 정의할 것인가?

- 우수 고객을 어떻게 정의할 것인가?

- 이탈을 어떻게 정의할 것인가?

- 불량을 어떻게 정의할 것인가?

- 지역을 어떻게 정의할 것인가?

- 성과를 어떻게 정의할 것인가?

포트폴리오에서 많은 지원자들이 놓치는 부분이 바로 이 지점입니다.

이미 정답처럼 주어진 변수를 가지고 바로 분석에 들어갑니다.

성별, 연령대, 지역, 구매금액, 구매횟수, 이용시간 같은 변수를 바로 시각화합니다.

그리고 “20대 이용자가 많다”, “여성 비중이 높다”, “서울 지역 이용량이 많다” 같은 결론을 냅니다.

하지만 현업 분석에서는 이런 결과만으로는 의사결정을 하기 어렵습니다.

중요한 것은 변수를 그대로 보는 것이 아니라, 변수를 조합해 의미 있는 기준을 만드는 것입니다.

예를 들어 패스트푸드점의 점심시간 할인 정바카라과 앱 쿠폰 효과를 분석한다고 해보겠습니다.

단순 분석은 이렇게 갈 가능성이 큽니다.

“점심시간 매출이 높다.”

“쿠폰 사용 고객의 객단가가 높다.”

“앱 주문 고객의 구매금액이 높다.”

하지만 이 정도로는 부족합니다.

정말 중요한 질문은 따로 있습니다.

“점심시간 할인은 원래 점심에 구매할 사람에게 할인만 제공한 것인가, 아니면 추가 수요를 만든 것인가?”

“앱 쿠폰은 앱 가입을 늘렸는가, 아니면 이미 앱을 쓰던 고객에게 할인 혜택만 제공한 것인가?”

“쿠폰 사용 고객의 매출이 높아도, 할인 비용을 고려했을 때 이익이 남았는가?”

“세트 쿠폰과 단품 쿠폰 중 어떤 쿠폰이 재방문에 더 영향을 주었는가?”

여기서 핵심은 Incrementality(증분 효과, 쿠폰이 없었다면 발생하지 않았을 추가 효과)입니다.

쿠폰을 쓴 고객의 매출이 높다고 해서 쿠폰이 성공했다는 뜻은 아닙니다.

쿠폰이 없었어도 구매했을 고객에게 할인을 제공했다면,

매출을 만든 것이 아니라 마진을 깎은 것일 수 있습니다.

이렇게 질문을 바꾸면 같은 매출 데이터도 완전히 다르게 읽힙니다.

④ 흔한 데이터셋은 오히려

기본기를 보여주기에 아주 좋은 재료입니다

많이 쓰인 데이터셋은 오히려 장점이 명확합니다.

첫째, 데이터 구조가 비교적 안정적입니다.

많은 사람이 이미 사용했기 때문에 기본적인 변수 설명, 결측치 처리 방식, 분석 가능한 방향이 어느 정도 검증되어 있습니다. 데이터 자체가 너무 엉망이라 분석이 막히는 경우가 적습니다.

둘째, 비교 기준이 생깁니다.

많은 사람이 같은 데이터셋으로 비슷한 분석을 했다면, 오히려 본인의 분석이 어디서 다른지 보여주기 좋습니다.

예를 들어 'Olist 데이터'(“Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist”)를 쓴다고 해보겠습니다.

많이 사용한다고 하는 데이터인데, 아래 URL을 통해 확인 가능합니다.

https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce?utm_source=chatgpt.com

흔한 접근은 RFM 분석입니다.

RFM 분석은 고객을 “최근에 샀는지, 자주 샀는지, 많이 썼는지” 기준으로 나누는 고객 세분화 분석입니다.

- R : Recency : 최근성. 고객이 얼마나 최근에 구매했는가

- F : Frequency : 빈도. 고객이 얼마나 자주 구매했는가

- M : Monetary : 금액. 고객이 얼마나 많은 돈을 썼는가

그러니 최근 구매일, 구매 빈도, 구매금액을 기준으로 고객을 나누고,

VIP 고객과 이탈 위험 고객을 구분합니다.

그런데 여기서 한 단계 더 들어갈 수 있습니다.

“배송 지연은 리뷰 점수에 영향을 주는가?”

“리뷰 점수 하락은 재구매 가능성에 영향을 주는가?”

“특정 판매자나 상품 카테고리에서 배송 지연과 낮은 평점이 반복되는가?”

“고객 이탈 문제는 마케팅 문제가 아니라 물류 품질 문제일 수 있는가?”

이렇게 접근하면 같은 데이터라도 결과가 달라집니다.

셋째, 데이터셋이 익숙할수록 분석 설계가 더 잘 보입니다.

면접관이나 리뷰어가 이미 아는 데이터라면, 오히려 지원자의 차별성이 더 선명하게 보일 수 있습니다.

“이 데이터로 보통은 이런 분석을 하는데, 이 지원자는 다른 관점으로 봤네.”

이 반응을 만들 수 있습니다.

그러니 유명한 데이터셋을 쓰는 것 자체를 두려워할 필요는 없습니다.

오히려 유명한 데이터셋을 가지고도 남들과 다른 질문을 던질 수 있다면, 그것이 더 좋은 신호일 수 있습니다.

⑤ 차별화는 분석 단위에서 나온다

같은 데이터라도 "분석 단위"를 바꾸면 결과가 달라집니다.

예를 들어 제조 데이터를 보겠습니다.

제조 분야의 데이터 분석 목적은 대부분 세 가지로 수렴합니다.

- 품질 개선

- 공정 최적화

- 예지보전

* 예지보전은 영어로 Predictive Maintenance(예측 기반 유지보수)라고 합니다.

간단히 말하면, “설비가 고장난 뒤에 고치는 것이 아니라, 고장 날 가능성을 미리 예측해서 사전에 점검·수리하는 것”이죠.

그래서 제조 포트폴리오에서는

“품질 개선을 위한 불량 예측 모델”이나 “설비 고장 예측 모델” 같은 주제가 흔합니다.

그렇다면 제조 분야는 차별화가 어려울까요?

아닙니다. 여기서도 차별화는 목적이 아니라 분석 단위에서 나옵니다.

- 불량 여부를 제품 단위로만 볼 것인가?

- LOT(로트, 같은 조건으로 묶인 생산 단위) 단위로 볼 것인가?

- 설비 단위로 볼 것인가?

- 작업조 단위로 볼 것인가?

- 원재료 배치 단위로 볼 것인가?

- 공정 구간 단위로 볼 것인가?

같은 불량 데이터라도 분석 단위에 따라 질문이 달라집니다.

“불량품과 정상품을 분류할 수 있는가?” 같은 뻔한 질문 말고

“불량이 발생하기 전, 어느 공정 구간에서 신호가 처음 달라지는가?”라고 하면 어떨까요?

또 “최종 불량은 마지막 검사에서 발견되지만, 실제 원인은 어느 설비·어느 공정·어느 LOT에서 반복적으로 나타나는가?”라고 하면 어떤가요?

이 질문은 단순 예측이 아니라 Root Cause Analysis(근본 원인 분석)에 가깝습니다.

제조 현장에서는 “불량을 맞혔다”보다 “어디서 개입해야 하는지 좁혔다”가 더 중요할 때가 많습니다.

예지보전에서도 마찬가지입니다.

흔한 포트폴리오는 “설비 고장 예측 모델의 정확도가 95%입니다.” 정도에서 끝나죠.

하지만 현업에서는 이렇게 묻습니다.

“그래서 언제 알람을 울릴 것인가?”

“고장 5분 전에 알려주면 조치할 수 있는가?”

“하루 전에 알려주면 정비 계획을 바꿀 수 있는가?”

“오탐이 많아지면 작업자가 알람을 믿겠는가?”

여기서 중요한 것은 Lead Time(선행 시간, 실제 문제가 발생하기 전에 감지할 수 있는 시간)입니다.

단순히 고장 여부를 맞히는 것이 아니라, 정비팀이 움직일 수 있을 만큼 충분히 이른 시점에 신호를 감지해야 합니다. 이처럼 분석 단위를 바꾸면 흔한 주제도 한층 깊어질 수 있습니다.

⑥ 기법보다 변수 설계가 중요

데이터 분석 포트폴리오를 보면 많은 지원자들이 기법 이름을 앞세웁니다.

RFM 분석

K-Means 군집분석

회귀분석

랜덤포레스트

XGBoost

LSTM

토픽 모델링

감성 분석

물론 기법을 아는 것은 중요합니다.

하지만 포트폴리오에서 더 중요한 것은 “어떤 변수를 만들었는가?”입니다.

현업에서는 주어진 원천 변수를 그대로 쓰는 경우보다,

문제에 맞게 파생변수(Feature, 분석 목적에 맞게 새로 만든 변수)를 설계하는 경우가 많습니다.

예를 들어 이커머스 데이터에서 기본 변수는

주문일, 고객 ID, 상품명, 가격, 수량, 결제금액 정도일 수 있습니다.

하지만 분석가는 여기서 다음과 같은 변수를 새로 만들 수 있습니다.

첫 구매 이후 재구매까지 걸린 기간

최근 30일 구매 빈도

평균 객단가

할인 구매 비중

카테고리 다양성

동일 카테고리 반복 구매율

배송 지연 경험 여부

리뷰 작성 여부

첫 구매 상품군

쿠폰 사용 후 재구매 여부

이 변수들이 분석의 수준을 결정합니다.

따릉이 데이터에서도 마찬가지입니다.

단순 변수는 대여 시간, 반납 시간, 대여소, 반납소, 이동거리, 이용시간입니다.

하지만 분석가는 여기서 새로운 변수를 만들 수 있습니다.

평일 출퇴근 시간 이용 여부

주말 여가 시간 이용 여부

짧은 이동 비중

장거리 이동 비중

동일 생활권 이동 여부

지하철역 인접 대여소 여부

대여소별 순유출 지수

대여소별 반납 쏠림 지수

피크 시간 집중도

지역별 이용 목적 추정값

이렇게 파생변수를 설계하면 같은 데이터셋도 달라집니다.

기법은 남들도 배울 수 있지만

어떤 변수를 만들어야 문제를 잘 볼 수 있는지는 분석가의 사고에 가깝습니다.

⑦ 좋은 포트폴리오는 “결과”보다 “판단”을 만든다

많은 포트폴리오가 결과를 보여주는 데서 끝납니다.

“이용량이 많습니다.”

“매출이 높습니다.”

“불량률이 높습니다.”

“고객이 이탈했습니다.”

“쿠폰 사용률이 낮습니다.”

하지만 기업이 원하는 것은 결과 자체가 아닙니다.

그 결과를 보고 무엇을 판단할 수 있는지가 중요합니다.

예를 들어 따릉이 분석에서

“강남구 이용량이 많다”는 결과는 흥미롭지만, 운영 판단으로는 부족합니다.

그보다 더 중요한 것은 이런 판단입니다.

“강남구 전체가 중요한 것이 아니라, 특정 지하철역 주변 대여소에서 출근 시간대 순유출이 반복된다.”

“이 지역은 이용량 상위 지역이 아니라 운영 병목 지역이다.”

“따라서 전체 자전거 수를 늘리는 것보다 오전 피크 이전 재배치 우선순위를 높이는 것이 적절하다.”

이것이 분석 결과가 의사결정으로 바뀌는 순간입니다.

제조 데이터에서도 마찬가지입니다.

“불량률이 A공정에서 높다”는 결과보다 중요한 것은,

“A공정의 평균 온도는 정상 범위 안에 있지만, 특정 시간대에 온도 변동성이 커질 때 불량률이 증가한다. 따라서 평균 관리 기준만으로는 부족하고 변동성 관리 기준을 추가해야 한다.” 라는 판단입니다.

패스트푸드 쿠폰 분석에서도 마찬가지입니다.

“쿠폰 사용 고객의 구매금액이 높다”보다 중요한 것은,

“쿠폰은 매출을 늘렸지만, 할인 비용을 고려하면 특정 메뉴군에서는 이익 기여도가 낮다. 따라서 모든 고객에게 쿠폰을 뿌리는 방식보다 점심시간 신규 유입 가능성이 높은 고객군에 제한적으로 제공하는 것이 낫다.” 라는 판단입니다.

결국 포트폴리오는 분석 결과를 나열하는 문서가 아닙니다.

비즈니스 판단이 가능하도록 데이터를 구조화한 문서여야 합니다.

⑧ 남들이 안 쓰는 데이터셋만 찾는 것은

오히려 위험할 수도..

지원자들이 차별화를 고민하다 보면 이런 방향으로 흐르기도 합니다.

“남들이 안 쓰는 특이한 데이터를 찾아야겠다.”

물론 좋은 데이터셋을 찾는 것은 중요합니다.

하지만 특이한 데이터셋이 항상 좋은 포트폴리오를 보장하지는 않습니다.

오히려 위험할 때도 많습니다.

분석할 변수가 부족한 데이터

출처가 불명확한 데이터

정제에만 시간이 너무 많이 드는 데이터

문제 정의와 연결되지 않는 데이터

산업 맥락을 해석하기 어려운 데이터

표본 수가 너무 적은 데이터

이런 데이터는 특이해 보일 수는 있지만, 포트폴리오에는 불리할 수 있습니다.

분석은 데이터셋 자랑이 아닙니다.

분석은 문제를 정의하고, 데이터를 통해 구조를 파악하고, 판단 가능한 결론을 만드는 일입니다.

차라리 흔한 데이터셋을 쓰더라도

문제 정의가 선명하고, 변수 설계가 좋고, 해석이 깊고, 실행 방안이 현실적이라면

훨씬 좋은 포트폴리오가 됩니다.

특이한 데이터셋을 썼지만 결론이 얕은 프로젝트보다,

익숙한 데이터셋을 썼지만 질문이 깊은 프로젝트가 더 낫습니다.

⑨ 같은 데이터셋을 다르게 쓰는 방법

그렇다면 같은 데이터셋을 쓸 때 어떻게 차별화할 수 있을까요?

저는 최소한 다섯 가지를 바꿔야 한다고 생각합니다.

첫째, 문제를 바꿔야 합니다.

“무엇이 많은가?”에서 “왜 그런 구조가 반복되는가?”로 가야 합니다.

예를 들어,

“어느 메뉴가 많이 팔리는가?”가 아니라 “점심 할인 메뉴는 신규 수요를 만드는가?”로 바꾸는 것입니다.

둘째, 분석 단위를 바꿔야 합니다.

전체 평균만 보지 말고 고객군, 시간대, 지역, 매장, LOT, 설비, 대여소, 상품군 등 의미 있는 단위로 나눠야 합니다.

셋째, 파생변수를 만들어야 합니다.

주어진 변수만 시각화하면 남들과 비슷해집니다. 문제를 잘 보기 위한 새로운 지표를 만들어야 합니다.

예를 들어 따릉이 분석에서는 순유출 지수, 피크 집중도, 지역별 이용 목적 지수 같은 변수를 만들 수 있습니다.

넷째, 비교 기준을 만들어야 합니다.

분석은 숫자를 보는 것이 아니라 비교하는 일입니다.

프로모션 전후, 평일과 주말, 신규 고객과 기존 고객, 출퇴근형 지역과 여가형 지역, 정상 제품과 불량 제품, 특정 설비와 다른 설비를 비교해야 합니다.

다섯째, 실행 방안을 제안해야 합니다.

분석 결과가 “그래서 무엇을 해야 하는가?”로 이어져야 합니다.

마케팅 예산을 바꿀 것인가?

쿠폰 대상을 조정할 것인가?

대여소 재배치 우선순위를 바꿀 것인가?

설비 점검 기준을 추가할 것인가?

공정 관리 기준을 바꿀 것인가?

이 질문까지 가야 합니다.

⑩ 포트폴리오의 차별화는

데이터셋 바깥에서 완성된다

포트폴리오의 차별화는 데이터셋 안에서만 생기지 않습니다.

데이터를 해석하는 관점, 산업 이해, 문제 정의, 지표 설계, 실행 방안에서 완성됩니다.

같은 따릉이 데이터라도 누군가는 시간대별 이용량 그래프를 만들고 끝냅니다.

하지만 누군가는 지역별 이용 구조를 나누고, 따릉이가 어떤 지역에서는 생활교통이고 어떤 지역에서는 여가 서비스라는 결론을 도출합니다. 그리고 지역별 운영 전략 맵을 만듭니다.

같은 이커머스 데이터라도 누군가는 RFM 군집분석을 하고 끝냅니다.

하지만 누군가는 첫 구매 이후 재구매 실패 구조를 분석하고, 할인 의존 고객과 배송 불만 고객을 구분해 CRM 전략을 제안합니다.

같은 제조 데이터라도 누군가는 불량 예측 모델을 만들고 끝냅니다.

하지만 누군가는 불량 전조가 처음 나타나는 공정 구간을 찾고, 평균 관리가 아니라 변동성 관리 기준을 제안합니다.

같은 패스트푸드 판매 데이터라도 누군가는 시간대별 매출을 분석하고 끝냅니다.

하지만 누군가는 점심 할인과 앱 쿠폰이 실제 증분 수요를 만들었는지, 아니면 기존 구매자에게 할인만 제공했는지를 따집니다.

이 차이가 포트폴리오의 차이입니다.

데이터셋은 같아도, 질문이 다르면 분석이 달라집니다.

분석이 달라지면 결론이 달라집니다.

결론이 달라지면 포트폴리오의 수준이 달라집니다.

그래서 지원자들에게 이렇게 말해주고 싶습니다.

같은 데이터셋을 쓰는 것을 두려워하지 마세요.

대신 같은 질문을 던지는 것을 경계해야 합니다.

남들이 많이 쓴 데이터셋이라도 괜찮습니다.

하지만 남들이 이미 낸 결론을 다시 내는 것은 위험합니다.

데이터 분석 포트폴리오에서 진짜 차별화는 데이터셋의 희소성에서 나오지 않습니다.

차별화는 문제를 정의하는 방식에서 나옵니다.

어떤 기준으로 대상을 나눴는지,

어떤 변수를 새로 만들었는지,

어떤 비교 구조를 설계했는지,

어떤 의사결정으로 연결했는지,

그리고 그 결론이 실제 현장에서 쓸 수 있는지에서 나옵니다.

결국 데이터 분석가는 데이터를 고르는 사람이 아니라,

데이터를 통해 문제의 구조를 드러내는 사람입니다.

그러니 포트폴리오를 만들 때 가장 먼저 던져야 할 질문은 이것이어야 합니다.

“남들이 안 쓴 데이터셋은 무엇인가?”가 아니라,

“남들이 이 데이터에서 아직 던지지 않은 질문은 무엇인가?”

이 질문을 붙잡는 순간, 흔한 데이터셋도 충분히 좋은 포트폴리오가 될 수 있습니다.

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