예시 답변 1
약 65초
비정형 데이터를 구조화한 경험과 사용한 방법 설명
비정형 데이터를 구조화한 경험은 이메일이나 채팅 로그처럼 자유 형식으로 쌓인 고객 문의를 카테고리별로 분류한 작업에서 나왔습니다. 처음에는 전체를 읽어가며 직접 분류했는데, 판단 기준이 흔들리고 일관성이 낮아지는 문제가 생겼습니다. 분류 기준을 먼저 문서화하고 경계선이 애매한 케이스에 대한 예시를 만든 뒤 다시 분류했습니다.
정규표현식과 키워드 매칭으로 1차 자동 분류를 하고, 매칭되지 않는 건은 수작업으로 처리하는 방식이 속도를 높였습니다. 자동 분류 후에도 약 20%는 수작업 검토가 필요했는데, 주로 여러 의미가 섞인 문의들이었습니다. 구조화된 데이터는 이후 월별 이슈 트렌드 분석에 활용됐고, 팀이 반복 문의를 줄이는 개선에 근거 자료로 썼습니다.
이 결의 특징
전체를 직접 읽으며 분류하다 기준이 흔들리는 문제를 겪고, 분류 기준을 먼저 문서화한 뒤 정규표현식과 키워드 매칭으로 1차 자동화한 흔적이 있습니다. 20%는 여전히 수작업이 필요했다는 구체 수치도 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
기준 문서화와 자동·수작업 병행이라는 구체 방법이 살아 있을 때 통합니다. 월별 이슈 트렌드 분석에 활용됐다는 결과가 붙는 자리에서 면접관이 실무 완결성을 읽는 결이 보입니다.