반도체 데이터 분석 심화? 질문

안녕하세요 멘티님~ 현재 진행한 분석은 공정 양기 직무를 준비하는 개인 프로젝트로 충분히 좋은 출발입니다. 여기서 무리하게 머신러닝 모델을 붙이기보다는 공정 엔지니어가 실제로 데이터를 보고 원인을 찾아 개선하는 흐름으로 발전시키는 것을 추천합니다. 수율을 단순 비교하는 데서 끝내지 말고 공정 변수별 수율 차이와 상관관계를 분석하고, 수율이 낮은 구간에서 어떤 변수가 영향을 주는지 가설을 세워보세요. 이후 통계 검정이나 회귀분석을 활용해 영향도를 확인하고 개선 전후 수율 변화를 수치로 제시하면 좋습니다. 가능하다면 공정 조건별 관리 기준을 설정하거나 이상 발생을 탐지하는 과정까지 추가해보세요. 중요한 것은 모델의 복잡도가 아니라 데이터를 통해 문제를 정의하고 원인을 좁힌 뒤 개선안을 도출했다는 흐름입니다. 이 정도까지 완성하면 자소서와 면접에서도 공정 데이터 분석 역량을 보여주기 좋은 프로젝트가 됩니다.

여기서 디벨롭 하고 싶으시면 실제 수율 예측 모델을 만들어서 변수 중요도도 뽑아보시는걸 추천드려요. 여기에 shap 값을 활용해 각 변수가 수율에 양/음 각 방향으로 얼마나 영향을 미쳤는지 시각화해보시는 것도 좋구요. 다음 프로젝트에서 이상치가 나올 경우 이상치를 분석 대상으로 삼아보는 것도 좋다고 생각됩니다!

좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다 :)