신입/주니어 데이터 분석가가 면접에서 만나는 기초 통계 Q&A

데이터 분석가 채용 공고에서 '통계학과 우대'와 같은 요구가 많습니다. 통계는 데이터를 이해하고 다루는 데 필수적이며, 데이터 분석가의 역량에서 중요한 부분을 차지합니다.

신입 및 주니어 면접에서는 평균, 분산, 표준편차, 가설 검정 등 기본 통계 질문이 자주 등장합니다.

이번 글에서는 면접에서 나올 수 있는 통계 질문과 그에 대한 답변을 소개하며, 실무에서 통계 지식을 어떻게 활용하는지 설명합니다.

면접 통계 질문 Q&A

Q. 유저 후기 글자 수 통계량은 어떻게 구할 것인가?

A1. 답변

후기 글자 수 분석 시 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 분산을 고려해야 합니다. 평균은 일반적인 길이를 제공하지만, 중앙값을 통해 극단치의 영향을 줄일 수 있습니다. 최빈값은 후기의 집중도를 나타내며, 표준편차와 분산은 변동성을 확인하는 데 유용합니다.

A2. 실무 예시

이 통계량은 사용자 리뷰 정책 개선과 마케팅 전략 수립에 활용됩니다.

• 리뷰 길이를 조정하여 유용한 후기를 유도.
• 리뷰 변동성을 분석하여 적절한 인센티브 정책 도입.

이런 분석은 단순한 데이터 측정이 아닌, 사용자 행동 패턴을 이해하고 서비스 운영 최적화에 기여합니다.

Q. 웹사이트 방문자 접속 시간 데이터 분석은?

A1. 답변

접속 시간 데이터를 분석해 사용자 머무는 시간, 패턴, 특정 시간대 집중 등을 확인합니다. 히스토그램, 평균, 분산, 표준편차 등을 활용하여 방문 시간 경향을 파악할 수 있습니다.

A2. 실무 예시

이 데이터는 웹사이트 운영 전략 수립에 직접 사용됩니다.

• 접속 시간을 개선하여 더 많은 사용자 유도.

Q. 가설 검정의 의미와 사용 사례?

A1. 답변

가설 검정은 데이터를 통해 특정 가설의 진위를 판단하는 process입니다. 귀무가설은 변화가 없음을, 대립가설은 변화를 주장합니다.

A2. 실무 예시

가설 검정은 프로젝트 평가와 A/B 테스트 등에서 널리 활용됩니다.

Q. p-value 설명

A1. 답변

p-value는 우연히 발생할 확률을 나타냅니다. 작으면 사건이 실제로 발생했음을 나타내고, 크면 우연일 가능성이 높습니다.

A2. 실무 예시

A/B 테스트와 모평균 추정 시 p-value를 사용해 결과의 신뢰도를 판단합니다.

기초 통계는 모든 실무자에게 유용하다

기초 통계는 데이터 분석가뿐 아니라 모든 업무에 응용될 수 있습니다. 다양한 엑셀 함수로 통계 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.

마치며: 기초 통계로도 인사이트를 얻을 수 있다

고급 통계 없이도 기초 통계를 이해하면 기존 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 데 큰 도움이 됩니다.