데이터분석 공부하기 튜토리얼1 (관심 있는 사람은 클릭! ✨)

요즘 많은 기업들이 데이터의 중요성을 생각하고 Data-Driven하게 업무를 하려고 노력하고 있습니다. 제 개인적인 의견으로는 시간이 지나면 데이터분석은 모두에게 기본이자 상식이 될 것이라 생각합니다. 🥸 데이터에 관심갖고 시작하려는 여러분께, 회사에서 활용하는 업무들을 기준으로 현실적인 도움을 드리기 위해 적어봅니다. 📝 📍 데이터 분석을 크게 업무순으로 나눠보기 1) 데이터 요구사항 수집 분석의 목적에 따라 가설을 세우고, 이에 필요한 데이터들이 무엇인지 기획합니다. 서비스를 사랑하는 기획자도, 고객을 생각하는 마케터도, 장애를 예방하고 싶은 개발자도, 누구나 필요한 데이터가 있으면 목적에 맞춰 필요한 데이터를 고민하고, 지표를 기획합니다. 2) 데이터 수집 보통 데이터 엔지니어링이라고 부르는 영역입니다. 다양하게 분산되어있는 소스들을 합쳐 한 곳으로 모아줍니다. 단순히 업무만 보면 코딩을 할 줄 안다면 수월하지만, 오픈소스들과 플랫폼이 있어 어느 정도의 개념이 있다면 해볼 수 있습니다. 하지만 조금 더 살펴보면 데이터를 언제 어떻게 어디에 수집해야 하는지, 앞으로 미칠 영향도 고려해야 합니다. 3) 데이터 정제 2번의 작업이 아주 깔끔하다면 좋겠지만, 항상 그럴 순 없습니다. 이미 쌓여가고 있고, 다른 곳에서도 쓰고 있기 때문에 내 문제에 맞춰 데이터를 새로 수집할 순 없기 때문입니다. DataMart와 summary를 구성하여 보다 분석에 적합하게 정제합니다. SQL을 활용하면 아주 좋지만, 안되겠으면 다운받아 엑셀로 정리하기도 합니다. 4) 데이터 분석 통계적인 지식과 도메인 지식을 활용하여 인사이트를 도출합니다. 겨울이 다가오니 반팔 옷이 적게 팔리네?라는 단순한 결론부터, 연령대/성별/지역/상품군/브랜드/디자인 등 다양하게 나눠 다차원 분석을 통해 구체적인 고민을 하고, 이는 앞으로 전략이나 서비스에 반영하거나 지표로 관리되기도 합니다. 5) 데이터 시각화 위의 숫자들을 현업들이 보기엔 눈에 확 들어오지 않습니다. 숫자를 해석하기 위해선 더 많은 시간과 에너지가 소모되기도 합니다. 그래프들을 활용하여 대시보드를 만들고 직관적으로 이해할 수 있도록 제공합니다. ❓ 대충 뭐하는 업무인지는 알겠어. 근데 난 아무것도 모르는데 뭐부터 공부해? ❗️ 즉, 바로 필요한 것은 문제 정의, 해석을 위한 방법론과 기술입니다. ✨ 문제 정의, 해석을 위한 방법론 익히기 서비스 기획자나 마케터분들은 많이들 읽어보셨을 '그로스 해킹 (데이터와 실험을 통해 성장하는 서비스를 만드는 방법)' 책을 추천합니다. 성장하는 제품을 만들기 위해 고민해야 되는 것들과, 지표를 기획하고 분석할 수 있도록 기본 지식인 AARRR, 데이터를 분석할 수 있도록 파이프라인을 설계/적재하는 방법, 서비스가 더 성장할 수 있도록 AB테스트를 소개할 뿐 아니라, 팀빌딩 방법론도 소개합니다. ✨ 데이터 분석 기초 개념 익히기 내가 어느 부분을 좋아하고, 잘 할 수 있는지 아직은 모릅니다. 우선 엑셀 도구를 활용하여 데이터분석의 전 과정을 실습해볼 수 있는 '엑셀로 하는 데이터 분석' 책을 읽어보세요. 실제로 데이터분석을 하시는 분들도 앞, 뒤 업무에 대한 이해도에 따라 데이터 분석의 효율을 크게 차이납니다. 2편 생각 확장하기 💭