이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석 프로젝트에서 주로 사용하는 도구는 Python과 SQL입니다. 데이터 규모가 작으면 pandas로 탐색 분석부터 시작하고, 대용량이거나 DB에 직접 연결이 필요하면 쿼리 최적화부터 진행합니다. 도구를 고를 때 기준은 팀원들과의 공유 가능성인데, 혼자만 쓰는 툴은 결국 유지가 안 된다는 걸 팀 프로젝트에서 배웠습니다. 시각화는 인터랙티브 탐색이 가능한 `Plotly`를 선호하는 편인데, 이해관계자에게 설명할 때 직접 필터를 조작하는 것이 훨씬 효과적이었습니다. 분석 결과를 의사결정에 연결하려면 도구보다 어떤 질문을 먼저 정의하는지가 더 중요하다고 생각합니다. 그 질문을 정리하는 데 가장 많은 시간을 쓰고, 그게 결국 분석의 방향을 결정한다고 봅니다.
데이터 분석이 비즈니스 결정에 실제로 연결되려면 분석 결과를 만드는 것만큼 그것을 어떻게 전달하는지가 중요합니다. 팀 프로젝트에서 판매 데이터를 분석하고 결과를 정리했는데, 수치를 그대로 공유했을 때 팀원들이 어디를 봐야 하는지 모르는 상황이 있었습니다. 이후 어떤 질문에 대한 답인지를 먼저 제목으로 쓰고, 핵심 수치 한 개를 강조한 뒤 맥락을 설명하는 방식으로 바꾸니 팀이 논의 방향을 잡는 시간이 줄었습니다.
분석 결과를 수치로 보여주는 것과 결정에 필요한 한 가지 메시지로 압축하는 것은 다른 작업입니다. 의사결정자가 봤을 때 다음에 무엇을 할지가 분명해지는 것이 좋은 분석 전달의 기준이라고 생각합니다. 분석은 결정을 이끌어낼 때 의미가 됩니다.
데이터 분석 프로젝트 초기에는 어떤 도구를 쓸지를 먼저 결정하는 경향이 있었습니다. 하지만 팀 프로젝트를 반복하면서 먼저 어떤 질문에 답하려는지를 정의하지 않으면 분석이 어디로 향하는지 모르게 된다는 것을 경험했습니다. 질문을 먼저 쓰고 나면 그 질문을 풀기 위해 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 방식으로 집계해야 하는지가 자연스럽게 결정됐고, 그 과정에서 도구는 마지막에 선택됐습니다.
Python이냐 SQL이냐보다 어떤 형태의 집계가 필요한가가 먼저 정해지면 도구 선택은 자연스러워집니다. 도구를 먼저 고르면 도구가 분석 방향을 제한하는 경우가 생기는데, 질문 먼저 정의하는 방식이 그것을 막는 가장 단순한 방법이었습니다. 분석은 질문에서 시작됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 운송·물류 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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