데이터 분석가가 데이터 분석의 최종목적인 분석 결과물을 만들기 위해서는 많은 장애물들을 극복해야 합니다. ↗️ 데이터 자체의 오류/결함 ↗️ 데이터 수집 방법/ 수단의 오류 ↗️ 심슨 파라독스 ↗️ 인지 편향 등 많은 함정들이 많은 데이터 분석가를 좌절에 빠뜨리죠. 때문에 데이터 분석을 진행할 때는 하나의 결론까지 멈추지 않고 계속 진행하는 것보다 작은 마일스톤으로 나누어서 진행하는 것이 유리한데요. 이런 방법론은 Agile 방법론이라고 부릅니다. Agile 방법론은 하나의 큰 프로젝트를 여러 개의 작은 단위로 나누어 진행하면서, 중간 중간에 결과를 검토하고 수정하는 방식입니다. 이를 통해 프로젝트가 끝날 때까지 기다리지 않고, 중간 중간에 결과물을 확인하며 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있습니다. Agile은 개발과 비즈니스 모델에서도 사용되는 방법으로 최종 목적지에 도달하기 위해 작은 도착지점 여러개를 만들어 업무를 추적하고 관리하는 방법론입니다. Agile한 방법은 아래와 같은 장점이 있습니다. ↗️ 단계적 성과를 보고하고 추적하기 쉽다 ↗️ 완성/미완성이 아닌 꾸준한 업데이트를 통해 변경 및 보완한다 ↗️ 외부 요구사항에 맞추어 신속하게 수정 가능하다 그럼 Agile한 데이터 분석은 어떻게 시작할수 있을까요? 더 자세한 내용은 [데분당태 챌린지]에서 확인할수 있습니다. - 데분당태 챌린지 일곱번째 미팅 내용에서 발췌 - #데이터리차드 #데이터분석 #데이터교육 #데분당태챌린지