데이터 분석 인터뷰 질문과 답변 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

데이터 분석 및 데이터 과학 분야의 인터뷰 준비자, 중급~고급 수준의 기술적 이해가 필요한 분야

핵심 요약

• 데이터 분석은 원시 데이터를 분석하여 패턴 탐색, 결론 도출, 데이터 기반 의사결정을 목표로 합니다.
• 데이터 분석에 사용되는 주요 도구는 SQL, Python, R, Tableau, Power BI 등이며, 각 도구는 데이터 정리, 시각화, 분석 등에 특화되어 있습니다.
• SQL은 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위해 데이터 조회, 필터링, 그룹화, 변환에 필수적입니다.
• 결측치 처리는 행/열 제거, 평균/중간값/최빈값 대체, 예측 모델 기반 보완 등 다양한 방법으로 접근할 수 있습니다.

섹션별 세부 요약

1. 데이터 분석의 정의

• 데이터 분석의 목적은 원시 데이터에서 패턴 탐색, 결론 도출, 데이터 기반 의사결정입니다.
• 주요 단계는 데이터 수집 → 정리 → 분석 → 시각화 순입니다.

2. 데이터 분석에 사용되는 도구

• Excel은 간단한 데이터 정리에 적합하며, Python/R은 복잡한 분석 및 머신러닝에 사용됩니다.
• Tableau/Power BI는 시각화에 특화된 도구로, 비기술적 이해관계자에게 데이터를 효과적으로 전달합니다.

3. 데이터 정리와 변환의 차이

• 데이터 정리(Data Cleaning): 오류, 중복, 결측치를 수정하거나 제거하는 과정입니다.
• 데이터 변환(Data Transformation): 데이터 형식 변경(예: 텍스트 → 숫자, 테이블 피벗) 또는 구조 재정의를 포함합니다.

4. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터

• 구조화된 데이터(Structured Data): 테이블 형식(예: SQL 데이터베이스)으로 저장됩니다.
• 비구조화된 데이터(Unstructured Data): 이메일, 이미지, 비디오, PDF 등 자유 형식의 데이터입니다.

5. SQL의 역할

• SQL은 관계형 데이터베이스(Relational Databases)에서 데이터 조회, 필터링, 그룹화, 변환을 효율적으로 수행합니다.
• 예: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN 명령어는 데이터 분석에서 필수적입니다.

6. 결측치 처리 방법

• 행/열 삭제: 데이터가 부족한 경우 제거하는 방법입니다.
• 평균/중간값/최빈값 대체: 수치형 데이터의 결측치를 대체하는 일반적인 방법입니다.
• 예측 모델 기반 보완: 머신러닝 모델을 사용하여 결측치를 추정하는 고급 기법입니다.

7. 데이터 시각화의 중요성

• 시각화(Data Visualization)는 차트, 그래프 등을 통해 데이터 인사이트를 명확히 전달하는 데 사용됩니다.
• 비기술적 이해관계자에게 복잡한 데이터를 쉽게 이해하도록 도와줍니다.

8. KPI(KPI)의 정의와 선택 기준

• KPI(Key Performance Indicator)는 비즈니스 성과를 측정하는 가치 기반 메트릭입니다.
• 선택 시 목표, 성공 지표(예: 전환율, 이탈률)와 일치해야 합니다.

9. SQL의 INNER JOIN과 LEFT JOIN 차이

• INNER JOIN: 두 테이블에서 일치하는 기록만 반환합니다.
• LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 기록을 반환하고, 오른쪽 테이블의 일치하는 기록만 포함합니다.

10. 실제 데이터 문제 해결 경험

• 데이터 품질 문제, 복잡한 데이터셋 처리, 시간 제한 내 대시보드 개발 등 실무 경험을 구체적으로 설명해야 합니다.

결론

• SQL 쿼리 연습, KPI 이해, 실제 데이터 문제 해결 사례를 준비하는 것이 인터뷰에서 핵심 성공 요소입니다.