[Starbucks] 데이터 분석 인터뷰 문제

글로벌 커피 및 음료 기업, Starbucks의 데이터 분석 직군을 위한 인터뷰 문제를 가지고 왔습니다.

SQL 문제

1. 고객별 최근 구매일, 총 주문 횟수, 총 주문 금액을 계산하여 고객의 RFM 분석 테이블을 만드세요.
2. 스타벅스 리워드 앱 가입 고객의 월별 평균 주문 금액을 계산하고, 비가입 고객과 얼마나 차이가 나는지 비교하세요.
3. 지난 6개월 동안의 신규 가입 고객과 기존 고객(1개월 전 가입)의 평균 구매 빈도와 구매 금액을 비교하세요.
4. 최근 3개월 내 2회 이상 구매한 고객 중 이번 달에도 구매한 고객의 비율을 계산하세요.
5. 특정 매장에서 구매한 고객이 다른 매장에서 일주일 내에 주문한 주문 리스트를 생성하세요.

Python 문제

1. Pandas 패키지를 활용해 월별 주문 수와 매출을 요약하세요.

2. 음료 종류를 Category 별로 나누어 새로운 열로 만들어주세요. (예: Coffee, Tea)

3. 고객별로 주문 간격을 계산한 후 평균 주문 간격을 구하세요. (예: OrderDate의 평균 간격)

4. 총 주문 금액(TotalSpend) 분포가 왜곡되어 있을 때, 로그 변환을 적용한 후 원본과 비교하여 시각화하세요.