면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
대외활동 프로젝트에서 판매 예측 모델 검증 작업을 보조한 경험이 있습니다. 접근 방식은 먼저 예측치와 실제 판매량의 차이(오차율)를 SKU별, 기간별로 분해해 보는 것이었습니다. 오차가 큰 구간을 분석하니 프로모션 기간과 신제품 출시 직후에 예측 정확도가 특히 낮았습니다. 이 구간에 별도 보정 계수를 적용하거나, 해당 기간 데이터를 평균 계산에서 제외하고 따로 처리하는 방법을 실험했습니다. 결과적으로 예측 오차율이 전체 평균 기준 약 15% 줄었습니다. 예측 정확도 개선은 오차 원인을 구간별로 분리하는 것이 핵심이고, 전체 평균으로만 보면 개선 포인트가 묻힌다는 걸 그때 배웠습니다.
판매 예측의 정확도를 볼 때 제가 의식하는 건 오차의 크기뿐 아니라 방향입니다. 평균 오차율만 보면 작아 보여도, 늘 과대로만 또는 과소로만 빗나가는 편향이 숨어 있으면 운영에서 한쪽으로 계속 손해가 납니다. 그래서 저는 오차를 절댓값으로만 보지 않고, 예측이 실제보다 꾸준히 높은지 낮은지 방향을 따로 추적하는 게 중요하다고 봅니다. 방향이 한쪽으로 쏠려 있다면 모델 자체에 치우침이 있다는 신호로 읽습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 편향을 발견해도 그 원인이 시즌성인지 특정 품목 탓인지 가르려면 데이터를 더 쪼개야 하는데, 저는 그 분해를 깊게 해 본 경험이 부족합니다. 그래서 예측 평가를 평균 한 숫자로 닫지 않고, 오차의 크기와 방향을 함께 보는 데서 시작하려 합니다.
대외활동에서 판매 예측 모델 검증을 도우며, 저는 예측치와 실제의 차이를 품목별·기간별로 쪼개 보는 데서 출발했습니다. 전체 평균 오차만 보면 그럭저럭 괜찮아 보였는데, 구간을 나누니 프로모션 기간과 신제품 출시 직후에 오차가 몰려 있는 게 드러났습니다. 평균이 그 쏠림을 가리고 있었던 셈입니다. 그래서 그 구간에 별도 보정 계수를 적용하거나 평균 계산에서 따로 떼어 처리하는 방법을 실험했고, 전체 오차율이 약 15% 줄었습니다. 측정 가능한 결과로 닫은 경험입니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 검증을 보조한 단계라, 외부 변수까지 넣은 모델을 직접 짜 본 건 아닙니다. 그래서 정확도 개선은 오차를 구간별로 분리해 어디에 몰렸는지 보는 데서 시작한다는 감각을 토대로, 모델 설계 역량을 더 키우려 합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.