데이터 분석 도구(SQL 등)를 사용하여 문제를 해결했던 경험이 있으면 말씀해 주세요.

수업 프로젝트에서 SQL로 고객 주문 데이터를 분석해 매출 하락 원인을 찾는 과제를 수행했습니다. 단순히 전체 매출을 보는 게 아니라 고객 세그먼트·상품 카테고리·지역별로 분해해서 어느 구간에서 이탈이 발생하는지를 GROUP BY와 서브쿼리로 파악했습니다. 분석 결과 특정 카테고리에서 재구매율이 급격히 떨어지는 시점이 가격 인상 이후와 일치한다는 패턴을 발견했습니다. 이 인사이트를 팀에 공유했고 가격 탄력성을 고려한 프로모션 전략을 제안하는 근거로 활용됐습니다.

SQL 분석의 가치는 정확한 쿼리보다 어떤 질문을 데이터에 던지느냐에서 결정됩니다. 앞으로도 SQL 분석에서 어떤 질문을 데이터에 던지느냐를 먼저 정의하고 분해해서 접근하는 방식을 유지하겠습니다. SQL의 가치는 정확한 쿼리보다 분석 목적에 맞는 분해 방식을 설계하는 것에서 나옵니다. 시계열과 세그먼트 분해를 결합하면 단순 집계로는 보이지 않는 패턴을 발견하는 것이 가능합니다.