이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
리스크를 측정하기 위해 데이터를 다룬 경험으로, 저는 학부 프로젝트에서 금융 데이터를 분석한 일을 떠올립니다. 그때 저는 여러 곳에 흩어진 수치 데이터를 모아야 했는데, 처음에는 형식이 제각각이라 합치는 것조차 쉽지 않았습니다. 한번은 날짜 형식이 섞여 있어, 정렬이 어긋난 채로 분석을 시작할 뻔한 적이 있습니다. 그 일로 저는 데이터를 쓰기 전에 형식부터 맞춰야 한다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로는 불러온 데이터에 빠진 값이나 이상한 값이 없는지 먼저 확인하는 습관을 들였습니다. 저는 이 경험에서 리스크 측정의 정확함은 화려한 분석이 아니라, 데이터를 깨끗하게 만드는 데서 시작한다는 걸 알게 됐습니다.
리스크를 측정하는 일은, 제가 이해하기로 불확실한 손실의 크기를 숫자로 가늠하는 작업입니다. 학부에서 통계와 금융을 공부하며, 저는 과거 데이터의 변동을 보고 앞으로의 위험을 추정하는 방법을 배웠습니다. 한번은 학교 과제에서, 제가 평균만 보고 위험을 작게 판단한 적이 있습니다. 그런데 데이터의 흩어진 정도를 함께 보니, 위험이 생각보다 컸습니다. 그 일로 저는 리스크는 평균이 아니라 변동의 폭까지 봐야 한다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 수치를 다룰 때 대표값과 흩어짐을 함께 보는 습관을 들였습니다. 저는 리스크 측정이 좋은 경우가 아니라 나쁜 경우를 함께 떠올리는 일이라고 생각합니다.
데이터를 처리하고 검증하는 과정에서 제가 배운 건, 결과를 의심하며 한 번 더 보는 일이었습니다. 학부 프로젝트에서 금융 데이터를 분석하며, 저는 처음에 계산 결과가 나오면 그대로 믿었습니다. 그런데 한번은 수치가 상식적으로 너무 크게 나온 것을 보고도 넘길 뻔한 적이 있습니다. 다시 살펴보니, 데이터를 합치는 과정에서 일부가 중복으로 들어간 것이 원인이었습니다. 그 일로 저는 결과가 이상하면 가장 앞 단계부터 되짚어야 한다는 걸 배웠습니다. 그 뒤로 저는 분석 결과를 작은 표본으로 손 계산해 검증하는 습관을 들였습니다. 저는 데이터 검증이 나온 숫자를 믿되, 이상하면 처음으로 돌아가 확인하는 일이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LG화학 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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