예시 답변 1
약 110초
수집 원천·가공 절차·분석 도구를 경험 사례로 풀어내는 결
재무성과 데이터를 다뤄본 경험은 주로 인턴과 학교 프로젝트 두 맥락에서 있습니다.
인턴 때는 ERP에서 월별 매출·비용 원장 데이터를 CSV로 추출한 뒤 Excel로 가공했습니다. 계정과목이 수십 개라 그대로 쓰면 보고서가 복잡해져서, 저는 대분류 매핑 테이블을 만들어 원장 계정을 5개 카테고리로 묶었습니다. 이후 피벗 테이블로 월별·부서별 손익을 집계하고, 전년 동월 대비 변화율을 자동 계산되는 수식으로 연결해 보고서 작성 시간을 절반 이하로 줄였습니다.
학교 프로젝트에서는 상장사 5년치 재무제표를 DART 공시에서 수동으로 수집한 뒤 Python으로 가공했습니다. pandas로 데이터프레임을 정리하고, ROE·영업이익률·부채비율 등 주요 재무비율을 자동 계산하는 스크립트를 만들었습니다. 수작업으로 하면 하루 이상 걸릴 작업을 20분 이내로 단축했고, 기업별 추이 비교도 시각화로 정리했습니다.
두 경험 모두에서 수집 원천을 먼저 정리하고 가공 로직을 문서화해두는 것이 재사용성을 높이는 데 가장 효과적이었습니다.
이 결의 특징
`CSV, Excel` 같은 특정 기술을 선택할 때 배경 문제를 명확히 이해한 후 그에 맞는 도구를 의도적으로 선택한 의사결정 과정이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
한 번의 성공 사건이 아니라 그 경험이 이후 습관이나 일하는 방식으로 지속되었을 때 통합니다. 일회성이 아닌 지속적인 성장이 드러날 때 살아나는 결입니다.