이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학교 프로젝트에서 테스트 결과 데이터를 정리하면서 Excel 피벗 테이블을 처음 써봤습니다. 어떤 유형의 결함이 가장 많이 발생했는지, 어떤 기능에서 집중적으로 나타나는지를 분석하는 작업이었습니다. 처음에는 데이터 형식이 일관성 없이 입력돼 있어서 피벗이 제대로 안 되는 문제가 생겼습니다.
데이터 입력 양식을 표준화하는 것부터 시작했고, 이후에는 분석이 훨씬 빨라졌습니다. 최종적으로 전체 결함의 60%가 UI 영역에서 발생한다는 걸 수치로 확인했고, 이 결과를 바탕으로 테스트 우선순위를 재조정했습니다. 데이터 분석은 입력 품질을 먼저 챙겨야 의미 있는 결과가 나온다는 걸 배웠습니다.
경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
동아리에서 앱 서비스를 운영하면서 테스트 실패율을 주간으로 Excel에 기록하고 꺾은선 차트로 추이를 시각화했습니다. 처음에는 데이터를 매주 수기로 입력하다 보니 빠뜨리는 주가 생겨서 차트가 끊기는 문제가 있었습니다. 매주 월요일 정해진 시간에 기록하는 루틴을 만들고 나서야 연속적인 데이터가 쌓이기 시작했습니다. 3개월치 데이터가 쌓이자 특정 기능을 배포한 주에 실패율이 급등하는 패턴이 보였고, 해당 기능을 집중 검토해서 근본 원인을 찾았습니다. 차트가 말해주는 패턴을 읽는 게 데이터 분석의 핵심이라는 걸 배웠습니다.
경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
캡스톤 프로젝트에서 발생한 결함들을 Excel로 분류하고 원인 유형별로 집계해서 최종 보고서에 담는 작업을 맡았습니다. 초반에는 결함 원인 분류 기준이 애매해서 같은 결함을 두 가지 유형으로 이중 분류하는 실수가 났습니다. 분류 기준 정의서를 먼저 팀과 합의하고 시작했더니 이후 분류 오류가 없었습니다. 분석 결과 설계 단계 결함이 전체의 40%를 차지한다는 걸 확인했고, 이를 교수님께 보고해서 프로젝트 후반 프로세스를 수정하는 근거로 활용됐습니다. 데이터 분석 결과를 의사결정에 연결하는 경험을 처음으로 했습니다.
경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 품질관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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