이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 모델 성능이 기대보다 낮아 원인을 추적하다 데이터 품질 문제를 발견한 경험이 있습니다. 학습 데이터의 약 15%가 결측값이었는데, 처음엔 모델 구조 문제로 짐작했다가 EDA 단계에서 패턴이 보여 데이터로 방향을 돌렸습니다. 사용한 품질 관리 방법은 결측값 분포 시각화, 이상치 탐지(IQR 기반), 라벨 불일치 샘플 수작업 확인이었습니다. 조치로는 결측값을 단순 제거가 아니라 컬럼별 결측 패턴을 파악해 보간 방식을 달리 적용했습니다. 시계열 컬럼은 선형 보간, 카테고리형은 최빈값으로 처리했습니다. 그 과정에서 얻은 교훈은 데이터 품질 점검은 모델 학습 전이 아니라 수집 직후부터 시작해야 한다는 것이었습니다. 나중에 발견할수록 수정 비용이 커지는 걸 직접 겪었고, 이후 파이프라인에 자동 품질 검사 단계를 추가했습니다.
사이드 프로젝트에서 외부 API 데이터를 수집하는 파이프라인을 운영하다 업스트림 스키마가 무단 변경되어 다운스트림 집계가 조용히 깨지는 상황을 겪었습니다. 처음엔 결과 숫자가 평소보다 낮아 의심했고, 로그를 역추적하자 특정 필드가 null로 치환되어 들어오고 있었습니다. 품질 관리 방법으로는 Great Expectations를 도입해 컬럼 존재 여부·타입·null 비율·값 범위를 단계별 체크포인트로 걸었습니다. 조치는 두 층으로 나눴습니다.
단기로는 문제 필드를 격리하고 이전 배치 데이터로 보정했고, 중기로는 스키마 변경을 자동 감지해 알림을 보내는 모니터링 레이어를 추가했습니다. 교훈은 데이터 품질 문제가 즉시 오류로 터지지 않고 숫자가 조용히 틀려가는 경우가 더 위험하다는 것이었습니다. 그 이후로는 파이프라인 설계 단계부터 검증 게이트를 필수 단계로 포함하는 방식으로 접근이 바뀌었습니다.
졸업 논문 데이터 수집 과정에서 설문 응답 시간이 3초 미만인 응답이 전체의 18% 임을 발견했습니다. 수치상으로는 정상이지만, 성의 없는 응답이 섞여 분석 결과가 왜곡될 가능성을 짚어야 했습니다. 품질 관리 방법으로는 응답 시간 분포 분석, 리커트 척도 직선 응답(straightlining) 탐지, 전후 문항 역채점 일관성 검증 세 가지를 조합했습니다. 조치로는 기준 미통과 43건을 제외하고 표본 내 층화 비율을 유지하는 방향으로 재가중치를 부여했습니다. 이 과정을 스크립트로 자동화해 추가 데이터가 들어와도 동일 기준으로 즉시 재적용할 수 있게 했습니다. 교훈은 품질 기준을 수작업 판단이 아니라 재현 가능한 규칙으로 문서화하는 것이 데이터 신뢰도를 유지하는 더 확실한 방법이라는 점이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 스마일게이트 데이터 분석가 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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