데이터 분석가 인터뷰 핵심 질문: SQL, 데이터 정제, 시각화 완벽 대비

핵심 기술:
본 콘텐츠는 데이터 분석 면접에서 자주 출제되는 핵심 질문들을 Q&A 형식으로 제공하여, 데이터 분석가의 기본적인 역할, 사용 도구, 데이터 처리 기법, 그리고 SQL 활용 능력 등을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 분석 정의: 원시 데이터를 분석하여 패턴을 찾고 결론을 도출하며 데이터 기반 의사결정을 내리는 과정.
* 주요 데이터 분석 도구: Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI, Google Analytics.
* 데이터 정제 vs. 데이터 변환:
* 데이터 정제: 부정확하거나 중복되거나 불완전한 데이터 수정/제거.
* 데이터 변환: 데이터 형식/구조 변경 (예: 텍스트를 숫자로, 테이블 피벗팅).
* 데이터 유형: 구조화된 데이터 (SQL 데이터베이스 등)와 비구조화된 데이터 (이메일, 이미지, 비디오 등).
* SQL 역할: 데이터베이스 쿼리, 데이터 검색, 필터링, 그룹화, 조작에 사용되며 관계형 데이터베이스 처리에 필수적.
* 결측치 처리 방법: 행/열 제거, 평균/중앙값/최빈값 대체, 예측 모델을 이용한 대체.
* 데이터 시각화: 차트, 그래프 등으로 데이터를 시각적으로 표현하여 인사이트를 명확하고 실행 가능하게 전달하는 것.
* KPI (핵심 성과 지표): 비즈니스 성과를 측정하는 지표이며, 목표 달성도를 나타냄.
* SQL 조인 (JOIN):
* INNER JOIN: 두 테이블에서 일치하는 레코드만 반환.
* LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 레코드와 오른쪽 테이블에서 일치하는 레코드를 반환.
* 실무 데이터 문제 경험: 지저분한 데이터셋 처리, 데이터 품질 문제, 시간 압박 속 대시보드 생성 등 구체적인 경험 언급.

개발 임팩트:
면접 준비를 통해 데이터 분석의 기본 원리와 실제적인 기술 적용 능력을 점검하고 강화할 수 있습니다. 이는 데이터 분석가로서의 역량을 효과적으로 어필하고, 실제 업무에서 발생하는 다양한 데이터 관련 문제를 해결하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응:
(원문에서 별도의 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너:
전문적이고 정보 전달 중심적인 톤을 유지하며, 데이터 분석 분야의 실무 지식을 명확하게 설명합니다.