[Target] 데이터 분석 인터뷰 문제

미국의 대량 유통업체인 Target의 데이터 분석 직군을 위한 인터뷰 문제를 가지고 왔습니다.

SQL 질문

1. 지난 분기 동안 판매량이 가장 많이 증가한 상위 5개 제품은 무엇이였나요?
2. 각 지점 별 품절된 상품의 비율을 통해 평균 품절 품목이 20%를 초과하는 지점의 리스트를 보여주세요.
3. 지역의 모든 지점에서 꾸준히 판매되었지만 지난달 최소 한 지점에서 전혀 판매되지 않은 제품을 찾아주세요.
4. 지난 6개월 동안 매월 구매한 고객 숫자를 계산하여 고객 유지율을 계산해주세요.
5. 시즌별 프로모션에서 특정 제품 카테고리에 대한 할인 효과를 측정하기 위한 SQL 쿼리를 설계해주세요.
6. OLTP 데이터베이스와 OLAP 데이터베이스의 차이점을 설명하고 Target에서 각각을 사용하는 방법에 대한 예시를 제공해주세요.

Python 질문

1. 일일 판매 데이터를 통해 제품의 총 판매량을 계산하는 함수를 작성하십시오.
2. 제품 ID와 재고 수가 매칭된 딕셔너리를 사용하여 재고가 특정 값 미만인 제품에 특정 라벨을 지정하는 코드를 작성하세요.
3. 거래 데이터(열: 날짜, 제품_id, 판매_금액)가 포함된 데이터에서 주간 판매 보고서를 생성하는 Python 함수를 작성합니다. 이 때 보고서의 내용은 해당 주에 대한 각 제품의 총 판매량이어야 합니다.
4. 판매 데이터에서 누락된 데이터를 처리하기 위해 파이썬의 판다 라이브러리를 어떻게 사용할 수 있는지 설명하세요. 이 때 해당 요일의 평균 매출을 기준으로 일별 매출의 누락된 값을 채우는 방식을 사용하세요.
5. 각 지점 ID가 있는 목록과 해당 매출이 있는 리스트 두 개를 받아 딕셔너리를 생성하는 함수를 작성합니다. 이 때 해당 키는 스토어 ID이고 해당 값은 매출인 딕셔너리를 반환합니다.
6. Python에서 리스트과 딕셔너리의 주요 차이점은 무엇인가요? 데이터를 분석하는 다양한 작업에 리스트와 딕셔너리를 어떻게 사용하나요?