데이터 분석 포트폴리오 이것만 알면 끝, 2탄! 문제 정의하기. 분석만 잘 하면 되지, 문제 정의가 꼭 필요한가요?라고 생각하시는 분들 계실 것 같아요. 여기에 대답을 하려면 먼저 실무에서 데이터 분석을 하는 이유에 대해 이야기해 볼 필요가 있습니다. 실무에서 데이터 분석을 하는 이유는 비즈니스를 성장시키고, 매출을 올리기 위해서예요. 비즈니스를 성장시키는 데 뭔가 문제가 생기면 그 문제를 해결하기 위해서 데이터를 보게 됩니다. 실무에서의 분석은 명확한 문제를 바탕으로 시작되는데요. 예를 들면, - 결제자 수를 늘려보자거나 - 마케팅 효율이 떨어지는 채널은 이제 그만두고 몇 개 채널만 남기고 싶다거나 - 우리 웹사이트에서 새로 나온 기능을 사람들이 잘 안 쓰는데 왜 그럴까, 이유를 찾고 싶다거나 이렇게요. 그렇기 때문에 채용을 할 때 데이터 분석 프로젝트를 보는 건 이 사람이 우리 회사에 오면 데이터를 보고 문제를 해결할 수 있는 사람인지, 어떻게 문제를 해결하는 사람인지 보기 위해서예요. 그럼 그걸 보여줘야겠죠. 문제를 해결하는 사람이란 걸 보여주려면? 우선 문제가 있어야 합니다. 가끔 취준하시는 분들이 이런 프로젝트하는 목적을 잊고 그냥 ‘데이터’ ‘분석’ ‘프로젝트’ 각각에만 집중하시더라고요. 그렇게 되면 그냥 데이터를 파보는 과정에만 매몰되기 쉬워요. ‘이 데이터에 있는 모든 인사이트를 다 찾아내겠다!’가 아니라 ‘이 데이터에서 근거를 찾아서 문제를 해결해 보겠다’가 되어야 해요. 데이터 자체는 아무것도 말해줄 수 없어요. 먼저 문제가 있어야 데이터에서 답을 발견할 수 있습니다. 좋은 프로젝트를 하기 위해 가장 중요한 ‘문제 정의’ 하는 법! 민주님의 블로그 글 전문을 읽어보세요 👉 https://bit.ly/3PnU43D 🙋‍♀️ 비전공자로 취뽀한 데이터 분석가의 취준 노하우 궁금한 사람 모두 모여라 이력서 작성팁, 프로젝트를 위한 데이터 찾는 법 등 실무자가 알려주는 데이터 분석가 취업 꿀팁이 알고 싶다면, 월간 데이터리안 9월 세미나를 신청해보세요 :) ⏰ 9/11(월) 신청마감 👉 https://bit.ly/3Zn3Yor