이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
전공 수업 과제로 가상의 부품 구매 데이터 100건을 엑셀로 분석했습니다. 공급사별 납기 준수율과 단가 변동 추이를 피벗 테이블로 정리하다가, 특정 공급사가 월별 단가 편차가 유독 크다는 걸 발견했습니다. 그게 결국 구매 원가 예측을 어렵게 만든다는 점을 분석 보고서에 썼습니다.
데이터를 보기 전에는 몰랐던 패턴이 나왔을 때 뿌듯했습니다. 교수님이 분석 방향은 좋은데 해석이 좀 더 구체적이어야 한다는 피드백을 주셔서 결론 부분을 다시 썼습니다. 데이터 분석은 숫자보다 해석이 더 어렵다는 걸 그때 배웠습니다. 데이터 분석은 숫자보다 해석이 더 어렵다는 걸 그때 배웠습니다.
과제였지만 데이터에서 의미를 찾아내는 게 생각보다 어렵다는 걸 처음 실감했습니다. 현업 데이터로 더 복잡한 분석을 해보면서 해석 역량을 쌓고 싶습니다.
인턴 기간에 간단한 SQL 쿼리로 정산 데이터를 조회하는 업무를 맡았습니다. 특정 기간 내 거래 건수와 금액 합계를 추출하는 작업이었는데, 처음에는 WHERE 조건을 잘못 설정해서 의도치 않은 범위 데이터가 나온 적이 있었습니다. 담당자 분이 이상하다고 하셔서 다시 확인하다가 날짜 조건에서 등호를 빠뜨린 걸 발견했습니다.
작은 실수가 결과를 완전히 바꾼다는 걸 그때 처음 실감했습니다. 쿼리 결과는 항상 샘플로 먼저 검증하는 습관이 그 경험 이후 생겼습니다. 쿼리 결과는 항상 샘플로 먼저 검증하는 습관이 그 경험 이후 생겼습니다. 인턴에서 짧은 SQL 업무였지만 작은 실수가 큰 오류로 이어질 수 있다는 걸 처음 실감했습니다. 입사 후 더 복잡한 쿼리를 다루면서 실력을 키우겠습니다.
개인 포트폴리오 프로젝트로 온라인 쇼핑몰 공개 데이터셋을 분석했습니다. SQL로 카테고리별 판매량과 반품율을 추출하고, 엑셀로 가져와 시각화하는 방식으로 작업했습니다. 두 도구를 연결하면서 SQL은 데이터 추출에, 엑셀은 시각화에 각각 역할이 다르다는 걸 자연스럽게 알게 됐습니다.
처음에는 SQL 없이 엑셀만으로 하려다가 데이터가 너무 많아서 포기했습니다. 도구를 적재적소에 나눠 쓰는 게 더 효율적이라는 걸 그때 배웠습니다. 현업 데이터로 더 복잡한 분석을 해보고 싶습니다. 현업 데이터로 더 복잡한 분석을 해보고 싶습니다. 개인 프로젝트였지만 두 도구를 연결하면서 각 도구의 역할이 눈에 보이기 시작했습니다. 입사 후 실제 구매 데이터를 다루면서 분석 역량을 더 키우겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 구매·SCM 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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