이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터베이스 수업에서 MySQL로 학교 수강 신청 데이터를 분석하는 과제를 수행했습니다.
처음에는 SELECT와 WHERE만 알고 있었는데, GROUP BY를 사용해야 학과별 수강 인원을 집계할 수 있다는 것을 몰라서 한참 헤맸습니다. GROUP BY와 COUNT를 함께 사용하면 원하는 형태로 결과가 나온다는 것을 찾아서 해결했는데, 결과가 나왔을 때 직접 만든 표처럼 데이터가 정리되는 것이 신기했습니다. 수업 데이터 50만 건 중에서 신청 취소율이 가장 높은 강좌 5개를 찾아냈습니다.
이 경험에서 SQL은 외워서 쓰는 것이 아니라 원하는 결과가 무엇인지 먼저 정하고 그에 맞는 쿼리를 조합하는 것이라는 것을 배웠습니다. 무엇을 보고 싶은지가 명확하면 어떤 함수를 사용해야 하는지도 보인다는 점도 깨달았습니다.
학교 프로젝트에서 공공 데이터 포털의 교통사고 데이터를 SQL로 분석해서 사고 다발 지점을 찾는 과제를 진행했어요.
시·구별 사고 건수를 집계하니 특정 3개 구가 전체 40%를 차지한다는 걸 찾았어요. 더 들어가서 사고 유형별로 쪼개니 그 구에서 야간 보행자 사고 비율이 유독 높다는 게 나왔습니다. GROUP BY를 중첩으로 쓰는 데 시간이 걸렸지만 결과가 나왔을 때 '이게 데이터 분석이구나'라는 느낌이 들었어요.
이 경험에서 SQL 분석은 쿼리 하나로 끝나는 게 아니라 결과를 보면서 다음 질문을 만드는 과정이라는 걸 배웠어요. 집계가 나오면 그 안에서 다시 쪼개야 의미 있는 인사이트가 나온다는 것도요.
수업 프로젝트에서 주문 테이블과 고객 테이블을 JOIN해서 구매 이력을 분석하는 쿼리를 처음 작성했어요.
INNER JOIN을 쓰면 되는 줄 알았는데 LEFT JOIN과 INNER JOIN 결과가 다르다는 걸 처음 알았어요. INNER JOIN을 쓰니 주문은 했는데 고객 정보가 없는 행이 빠졌고, LEFT JOIN을 쓰니 전체 주문이 포함됐습니다. 처음엔 왜 결과가 다른지 몰라서 30분 동안 헤맸어요.
이 경험에서 JOIN 종류마다 결과가 달라지기 때문에 어떤 데이터가 빠지는지를 먼저 생각해야 한다는 걸 배웠어요. 쿼리를 실행하기 전에 기대하는 행 수를 먼저 예측하면 오류를 빠르게 찾을 수 있다는 것도요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 SCM·공급망 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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