이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
수업 과제로 대학생 100명의 SNS 사용 시간 설문 데이터를 시각화하는 프로젝트를 진행했습니다.
처음에는 데이터를 그냥 막대그래프로 나타냈는데, 교수님이 '뭘 보여주고 싶은 건지 모르겠다'는 피드백을 주셨습니다. 목적 없이 데이터를 다 넣은 것이 문제였습니다. '학년별로 SNS 사용 시간이 다른가?'라는 질문을 먼저 정하고 학년별 평균을 비교하는 라인 차트로 바꿨더니 3학년이 4학년보다 평균 1.3시간 더 많이 쓴다는 것이 명확하게 보였습니다.
이 경험에서 데이터를 시각화하기 전에 '어떤 질문에 답하려는 것인가'를 먼저 정해야 한다는 것을 배웠습니다. 차트 종류보다 답하고 싶은 질문이 먼저다라는 것도 깨달았습니다.
포트폴리오 프로젝트에서 개인 지출 분석 대시보드를 피그마로 디자인할 때, 차트 컴포넌트를 직접 만들었어요.
처음엔 파이차트를 썼는데 항목이 7개가 넘자 색상이 구분이 안 돼서 범례를 따로 봐야 했어요. 항목 수가 많을 때는 파이차트보다 정렬된 막대그래프가 낫다는 걸 그때 알았습니다. 막대를 값 순서대로 정렬하니 '식비가 가장 많다'는 걸 범례 없이도 바로 읽을 수 있었어요. 팀원들이 '이게 훨씬 쉽다'고 했습니다.
이 경험에서 차트 유형 선택은 취향이 아니라 데이터 항목 수와 비교 방식에 맞게 골라야 한다는 걸 배웠어요. 파이차트는 항목이 4개 이하일 때 쓰는 게 낫다는 것도요.
팀 프로젝트에서 서울시 공공 자전거 이용 데이터를 분석해서 시각화 대시보드를 만들었어요. 제가 데이터 정제와 시각화 디자인을 맡았습니다.
발표에서 '왜 이 차트를 골랐는지 설명이 없어서 신뢰가 안 간다'는 피드백이 나왔어요. 차트 아래에 '3월~5월 데이터 기준' 같은 주석을 추가했어야 했는데 빠뜨렸던 거였습니다. 이후 버전에서 출처와 기준 기간을 모든 차트에 추가했더니 '이제 믿고 볼 수 있다'는 반응이 나왔어요.
이 경험에서 시각화는 예쁜 그래프를 만드는 게 아니라 보는 사람이 신뢰할 수 있는 근거까지 포함해야 한다는 걸 배웠어요. 출처와 기준을 빠뜨리면 데이터가 아니라 의견처럼 보인다는 것도요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 프로덕트 디자이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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