대용량 데이터 정리 문제 해결
인턴 업무에서 여러 지점의 매출 데이터를 하나의 표로 통합해야 했는데, 지점마다 입력 양식이 조금씩 달라 단순 복사로는 정리가 불가능했습니다. 저는 먼저 양식 차이를 표로 정리해 원인을 파악한 뒤, 파워쿼리로 데이터를 일괄 정제하는 방식을 익혀 적용했습니다. 처음엔 파워쿼리를 몰라 관련 자료를 찾아가며 익혔고, 결과적으로 통합 작업 시간을 하루에서 한 시간으로 줄였습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
인턴 업무에서 여러 지점의 매출 데이터를 하나의 표로 통합해야 했는데, 지점마다 입력 양식이 조금씩 달라 단순 복사로는 정리가 불가능했습니다. 저는 먼저 양식 차이를 표로 정리해 원인을 파악한 뒤, 파워쿼리로 데이터를 일괄 정제하는 방식을 익혀 적용했습니다. 처음엔 파워쿼리를 몰라 관련 자료를 찾아가며 익혔고, 결과적으로 통합 작업 시간을 하루에서 한 시간으로 줄였습니다.
동아리 회계 업무에서 회원별 할인율과 납부 시기가 제각각이라 정산이 매우 복잡했던 적이 있습니다. 처음엔 하나하나 수기로 계산하다 오류가 반복돼, IF와 IFS 함수를 중첩해 조건별 계산이 자동으로 이뤄지도록 수식을 재설계했습니다. 수식이 길어져 검증이 어려웠던 부분은 단계별로 열을 나눠 각 조건이 맞는지 확인하며 완성했습니다.
졸업 프로젝트에서 실험 데이터를 여러 시트에 나눠 기록했는데, 나중에 이를 하나로 종합해 분석해야 하는 상황이 됐습니다. 시트 간 참조 오류가 계속 발생해 처음에는 각 시트의 셀 구조를 통일하는 것부터 다시 시작했습니다. 이후 INDEX와 MATCH를 활용해 여러 시트를 안정적으로 연동했고, 이 과정에서 데이터 구조를 처음부터 잘 설계하는 것의 중요성을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.