|
|
|
|
|
 |
면 접 질문2:데이터 분석 직무를 선택한 계기
면 접 질문4: 오뚜기 사업구조에서 분석해야 할 핵심 데이터는 무엇인가
면접 질문5: 실제 수행했던 데이터 분석 프로젝트 소개
면 접 질문6:데이터 기반으로 문제를 해결한 경험
면 접 질문 10:비정형 데이터 분석 경험
면 접 질문 15: 입사 후 오뚜기 데이터 분석 직무에서 기여할 수 있는 부분
압박 질문5:왜 오뚜기 데이터 분석 직무여야 하는가
압박 질문5:왜 오뚜기 데이터 분석 직무여야 하는가
|
|
|
 |
면 접 질문2:데이터 분석 직무를 선택한 계기
면 접 질문4: 오뚜기 사업구조에서 분석해야 할 핵심 데이터는 무엇인가
면접 질문5: 실제 수행했던 데이터 분석 프로젝트 소개
면 접 질문6:데이터 기반으로 문제를 해결한 경험
면 접 질문 9:데이터 시각화 경험과 접근 방식
면 접 질문 10:비정형 데이터 분석 경험
면 접 질문 14:데이터의 편향을 발견하고 조정한 경험
압박 질문5:왜 오뚜기 데이터 분석 직무여야 하는가
상품 기획, 수요예측, 가격전략, 채널별 판매 패턴 분석, 재고·물류 최적화 등 모든 영역에서 데이터의 역할이 점점 커지고 있습니다.
대형마트 /편의점/온라인 채널별 판매 데이터
학교 프로젝트에서 식품 브랜드의 1년간 판매 데이터를 기반으로 판매 패턴·시즌성·가격 탄력성을 분석했습니다.
PythonPandas로데이터 정제 후 시 계열 분석모델(ARIMA)을 이용해 6개월 수요예측을 진행했고, 여름철 제품군의 판매 변동폭이 크다는 점을 근거로 프로모션 시기 조정안을 제시했습니다.
시계열 분석(ARIMA, LSTM), 이동평균기반 단기 예측, Prophet 기반 월간 수요예측 모델 구축 경험이 있습니다.
Tableau와 Python시각화 라이브러리를 활용해 KPI 대시보드 제작 경험도 있습니다.
이 경험은 "분석의 절반은 문제정의"라는 것을 깨닫게 했습니다.
문제를 정확히 정의하는 능력
분석은 경험보다 "문제정의-데이터 정제-모델링-해석"프로세스를 반복하며 성장하는 직무라고 생각합니다.
저는 데이터 정제 단계에서 편향을 제거하고, 모델링 후 CrossValidation으로 정확도를 확인하는 등 반복 검증 습관을 가지고 있습니다.
특히 식품산업은 재고·물류·수요예측 오류가 큰 비용으로 이어지기 때문입니다. |
 |
분석, 데이터, 질문, 경험, 오뚜기, 기반, 식품, 면, 접, 예측, 판매, 프로젝트, 문제, 기여, 실제, 압박, 변화, 역량, 수요, 결과 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.11.26
6페이지
