이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 데이터 분석 수업에서 온라인 쇼핑몰 판매 데이터를 가지고 팀 프로젝트를 진행하였습니다. 데이터가 약 10만 건 정도였는데, 엑셀로 다루기 어려운 크기라서 처음으로 SQL을 써야 하는 상황이 발생하였습니다.
처음에는 기본 쿼리만 겨우 쓸 수 있었으나, 팀에서 요청이 계속 들어오면서 GROUP BY, JOIN, 서브쿼리 순서로 하나씩 익히게 되었습니다. 중간에 조인 조건을 잘못 설정하여 데이터가 부풀려지는 문제가 발생하였고, 원인 찾는 데 하루가 걸렸습니다.
결과적으로 카테고리별 재구매율이 특정 상품군에서 유독 높다는 패턴을 발견하였고, 팀 발표에서 그 결과를 중심으로 이야기하였습니다. 발표 후 교수님께 '데이터 근거가 명확하다'는 피드백을 받았습니다. 현재도 SQL은 필요할 때마다 찾아가면서 사용하는 수준입니다.
능숙하다고 할 수 없고, 아직 배워가는 단계입니다.
동아리에서 월간 활동 성과를 정리해서 공유하는 역할을 맡았는데, 매번 엑셀로 표를 만들어 공유하는 게 번거로웠어요. 그래서 처음으로 Power BI를 써보기로 했어요.
유튜브 강의 3개를 보고 기본 구조를 파악한 다음, 동아리 활동 데이터를 불러와서 참여율과 지역별 분포를 막대 그래프와 지도로 표현했어요. 처음엔 날짜 필드 형식이 달라서 집계가 안 됐는데, 파워 쿼리에서 타입을 맞추는 방법을 찾으면서 해결했어요.
공유 후 반응이 좋았어요. '한눈에 보인다'는 말을 들으면서 시각화가 확실히 전달력이 다르다는 걸 느꼈어요. 물론 아직 DAX 수식은 기초 수준밖에 모르고, 복잡한 계산 지표를 만들기는 어려워요. 실무에서 더 깊이 배우고 싶은 부분이에요.
캡스톤 프로젝트에서 고객 행동 데이터를 분석하는 과제를 맡았는데, SQL로 데이터를 뽑아서 파이썬 그래프로 시각화하는 흐름을 처음 해봤어요.
처음엔 SQL에서 쿼리 결과를 CSV로 내보내고 파이썬에서 불러오는 방식으로 시작했어요. 근데 데이터가 바뀔 때마다 파일을 새로 내보내야 해서 비효율적이었어요. 나중에 파이썬에서 직접 DB에 연결하는 방식으로 바꿨는데, 그게 훨씬 편했어요.
최종 결과물은 구매 단계별 이탈률을 단계 그래프로 시각화한 거였어요. 팀원들이 숫자 표보다 훨씬 이해하기 쉽다고 했어요. 이 과정에서 실패도 있었는데, 쿼리 속도가 느려서 데이터를 너무 많이 한 번에 가져오다가 메모리 부족 오류가 나기도 했어요. 필요한 컬럼만 선택해서 가져오는 걸 그때 배웠어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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