면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
저는 학회 프로젝트에서 공공 데이터 포털의 지역별 인구 이동 데이터 약 20만 건을 다뤘습니다. 필요한 것은 최근 3년간의 청년층 이동 데이터였는데, WHERE 조건으로 연령대와 기간을 필터링하고 GROUP BY로 지역별 순유입을 계산했습니다. 그 결과 특정 지역으로 청년층이 집중되는 패턴을 발견해 발표 자료에 핵심 근거로 활용했습니다. 이 경험으로 필요한 조건을 정확히 정의하는 것이 추출의 시작이라는 것을 배웠습니다.
인턴 프로젝트에서 고객 설문 응답 데이터를 추출하는 작업을 맡았는데, 중복 응답과 결측치가 섞여 있어 그대로 사용할 수 없었습니다. DISTINCT로 중복을 제거하고, 주요 항목이 비어 있는 응답은 별도로 분리해 제외한 뒤 분석 가능한 데이터셋을 만들었습니다. 처음 추출한 원본과 정제 후 데이터의 건수 차이를 팀에 공유해 왜 그 기준으로 걸러냈는지 설명했습니다. 이 경험으로 정제 기준을 투명하게 공유하는 것이 신뢰를 만든다는 것을 배웠습니다.
저는 동아리 활동 데이터를 추출해 활동 참여율이 낮은 회원군을 분석하는 작업을 했습니다. 참여 기록 테이블과 회원 정보 테이블을 조인해 최근 3개월간 활동이 없는 회원 명단을 추출했고, 이 결과를 바탕으로 운영진이 개별 안내 연락을 돌릴 수 있었습니다. 실제로 이 안내 이후 일부 회원이 다시 활동에 참여하기 시작했습니다. 이 경험으로 데이터 추출이 실제 행동으로 이어질 때 의미가 있다는 것을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.