피벗 테이블로 카테고리별 매출 패턴 분석
약 70초
대용량 매출 데이터 세분화 → 패턴 발견 → 발주 제안
유통사 인턴 시절 카테고리별 주간 매출 데이터를 분석하는 업무를 맡았는데, 처음엔 필터와 합계만 쓰다가 데이터가 5만 행을 넘어가면서 한계가 왔습니다. 그때 피벗 테이블로 구조를 바꾸고, 카테고리·요일·시간대를 조합해 패턴을 찾기 시작했습니다. 특정 카테고리가 특정 요일에만 급등하는 패턴을 발견해서, 해당 요일 진열 변경 제안을 했고 2주 후 수치가 개선됐습니다. 분석을 하다가 흔들렸던 건 어디까지가 유의미한 패턴이고 어디부터가 노이즈인지 구분이 어려웠던 경우였습니다. 그래서 패턴을 발견하면 최소 3주치 데이터로 반복 여부를 확인하는 기준을 스스로 만들었습니다. 데이터 분석에서 발견보다 중요한 건 그 발견이 반복되는지 검증하는 것이라는 걸 그때 배웠습니다.
이 결의 특징
필터와 합계만 쓰다가 데이터가 5만 행을 넘어가면서 한계가 온 것을 겪고, 피벗 테이블로 카테고리·요일·시간대를 조합해 특정 카테고리가 특정 요일에만 급등하는 패턴을 발견한 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
해당 요일 진열 변경 제안을 해 2주 후 수치가 개선됐다는 구체 결과가 살아 있을 때 통합니다. 패턴을 발견하면 최소 3주치 데이터로 반복 여부를 확인하는 기준을 만들었다는 관점이 평가되는 자리입니다.