이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
조사통계분석에서 제가 써 본 프로그램은 엑셀과 파이썬입니다. 학부 과제에서 저는, 설문 데이터를 모아 분석하는 작업을 했습니다. 처음에 저는 엑셀만으로 다 해 보려 했습니다. 그런데 데이터 양이 많아지자, 반복 계산이 힘들고 실수도 잦았습니다. 그래서 저는 파이썬으로 데이터를 불러와, 집계하고 표로 정리하는 작업을 익혔습니다. 처음에는 코드 한 줄 쓰는 데도 한참 걸렸고, 한번은 데이터 범위를 잘못 지정해 결과가 어긋난 적도 있습니다. 그 일로 저는 결과가 나오면 작은 표본으로 손 검증을 하는 습관을 들였습니다. 저는 통계 프로그램을 멋지게 쓰는 것보다, 결과를 믿을 수 있게 쓰는 게 중요하다고 생각합니다.
통계 분석과 관련해, 저는 학부 과제로 설문 데이터를 분석한 경험이 있습니다. 그때 저는 수백 건의 응답을 모아, 어떤 경향이 있는지 살펴봤습니다. 처음에 저는 데이터를 원본 그대로 분석에 넣었습니다. 그런데 한번은, 형식이 섞이고 빠진 값이 있는 채로 분석해 결과가 어긋난 적이 있었습니다. 그 일로 저는 분석에 앞서 데이터를 깨끗하게 만드는 게 먼저라는 걸 배웠습니다. 저는 엑셀로는 간단한 집계와 정리를, 파이썬으로는 데이터 양이 많을 때의 반복 작업을 했습니다. 도구를 나눠 쓴 이유는, 각 도구가 잘하는 일이 다르기 때문이었습니다. 저는 분석에서 도구보다 데이터를 정확히 다루는 일이 먼저라고 생각합니다.
통계 분석에서 제가 가장 신경 쓴 건, 나온 숫자가 무엇을 말하는지 해석하는 일이었습니다. 학부 과제에서 설문 데이터를 분석하며, 저는 처음에 결과 숫자를 그대로 옮겨 적기만 했습니다. 그런데 발표에서 그래서 무슨 뜻이냐는 질문에 막혔습니다. 그때 저는 분석은 숫자를 내는 데서 끝나는 게 아니라, 그것이 무엇을 뜻하는지 풀어내야 한다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 결과를 정리할 때, 핵심 메시지를 한 줄로 먼저 적고 숫자를 붙이는 방식으로 바꿨습니다. 또 수치가 이상하면, 덮지 않고 그 이유를 따져 봤습니다. 저는 통계 분석의 가치가 숫자 자체가 아니라, 그것을 사실로 해석해 낼 때 생긴다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD현대중공업 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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