이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 주간 카테고리 성과 리포트를 엑셀로 직접 만들면서 데이터 분석 실력을 쌓았습니다. VLOOKUP으로 상품 코드와 매출 데이터를 연결하고, 피벗 테이블로 SKU별 전환율을 집계했습니다. 처음에는 함수 하나하나 찾아가며 3시간씩 걸렸는데, 2개월 후에는 같은 작업을 40분으로 줄였습니다. 조건부 서식을 활용해 이상 지표를 자동으로 색상 표시하는 구조를 만들었더니 팀장님이 한눈에 보기 좋다고 하셔서 정례 양식으로 채택됐습니다.
엑셀을 잘 쓰는 것은 속도보다 분석 목적에 맞게 구조를 설계하는 능력이 더 중요하다는 걸 배웠고, 이제는 먼저 무엇을 보고 싶은지를 정의하고 그에 맞는 함수와 시각화를 고르는 방식으로 접근합니다.
Excel로 데이터를 분석한 경험은 인턴 때 주간 카테고리 성과 리포트를 직접 만든 것입니다. VLOOKUP으로 상품 코드와 매출 데이터를 연결하고, 피벗 테이블로 품목별 전환율을 집계했습니다. 처음에는 함수를 하나하나 찾아가며 세 시간씩 걸렸는데, 반복되는 구조를 익히고 양식을 만들어두니 두 달 뒤에는 같은 작업을 사십 분으로 줄였습니다. 매번 처음부터 하는 것이 아니라, 한 번 틀을 잡아 재사용한 것입니다. 그러자 정작 분석과 해석에 시간을 쓸 수 있었습니다. Excel을 잘 쓰는 것은 속도보다, 분석 목적에 맞게 구조를 설계해 반복을 줄이는 능력이라고 생각합니다. 데이터 분석은 함수를 많이 아는 것이 아니라, 목적에 맞는 구조를 설계해 효율화하는 것이라고 생각합니다.
Excel 분석에서 제가 중요하게 본 것은 분석이 보는 사람의 판단으로 이어지게 하는 것입니다. 숫자를 잔뜩 집계해도, 어디가 문제인지 한눈에 안 보이면 활용되지 않습니다. 그래서 저는 조건부 서식으로 기준을 벗어난 이상 지표를 자동으로 색상 표시하는 구조를 만들었습니다. 그러자 팀장님이 한눈에 보기 좋다고 해, 정례 양식으로 채택됐습니다. 보는 사람이 무엇을 봐야 할지 바로 알 수 있게 한 것입니다. 분석은 내가 이해하는 데서 끝나는 것이 아니라, 보는 사람이 빠르게 판단할 수 있어야 의미가 있습니다. 그래서 저는 분석할 때 먼저 무엇을 보고 싶은지를 정의하고, 그에 맞는 함수와 시각화를 고릅니다. 데이터 분석은 숫자를 내는 것이 아니라, 보는 사람의 판단으로 이어지게 만드는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 CX·운영지원 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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