이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
배포한 사이드 프로젝트에서 사용자 행동 로그를 처음으로 분석해보았습니다. 어떤 화면에서 이탈이 많은지 확인하기 위해 페이지뷰 데이터를 분석했는데, 예상과 달리 메인 화면이 아닌 회원가입 화면에서 이탈이 60%에 달했습니다. 입력 폼이 6개였는데, 사용자들이 너무 많다고 느끼는 것 같았습니다. 꼭 필요한 항목을 3개로 줄이고 나머지는 나중에 입력받는 방식으로 변경하였더니 가입 완료율이 40% 증가했습니다.
데이터를 보기 전에는 문제가 다른 곳에 있다고 생각했지만 실제 데이터가 제 가정을 뒤집었습니다. 분석은 내가 보고 싶은 것을 확인하는 것이 아니라 모르는 것을 발견하는 과정이라는 것을 배웠습니다. 그 과정이 값진 배움이었습니다.
데이터 분석 수업에서 공공 자전거 이용 데이터셋을 분석하는 과제가 있었어요. 처음엔 날씨와 이용량의 관계를 보려고 했는데, 시간대 분석을 해보니 출퇴근 시간에 특정 정류장에서 자전거가 바닥나는 패턴이 보였어요. 단순 이용량보다 재배치 시점이 실용적인 인사이트라는 걸 발견했어요. 이걸 프레젠테이션에서 발표했는데 교수님이 처음 의도를 넘어선 분석이라고 하셨어요.
데이터는 질문을 미리 정하지 않고 들여다볼 때 예상 못 한 것을 발견하게 된다는 걸 이때 느꼈어요. 이후로 분석할 때 가설 확인과 탐색을 번갈아 하는 방식을 쓰고 있어요. 그 과정이 값진 배움이었습니다.
팀 프로젝트에서 설문 데이터를 시각화하다가 이상한 분포를 발견했어요. 5점 척도 응답 중 음수 값이 3개 있었어요. 처음엔 입력 오류라고 생각했는데, 다른 문항과 교차 분석하니 특정 응답자가 모든 문항에 극단값을 입력한 패턴이 보였어요. 불성실 응답으로 판단하고 팀원과 상의해서 제외하기로 했어요. EDA를 하지 않았다면 오염된 데이터를 그대로 분석할 뻔했어요.
분석 결과를 믿으려면 먼저 데이터 자체를 신뢰할 수 있어야 한다는 걸 배웠어요. 데이터 분석은 시각화와 통계 전에 데이터 탐색이 선행돼야 한다는 게 이 경험의 교훈이에요. 그 과정이 값진 배움이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 코레일 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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