[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 11일차 - 데이터리터러시1
데이터 리터러시 a to z
리터러시란 읽고 쓰는 능력이다. 나는 이 시간들을 통해서 데이터를 읽고 쓰는 능력을 기를 것이다.
성과 = 동기 x 지식 x 실습 x 적용 x 습관
왜 해야되는지 알고 기술을 습득하고 사용해보고 프로젝트로 적용해본다. 그리고 그 과정에서 생각하는 방법과 순서들을 습관처럼 몸에 베게 해야 한다.
처음으로 배우는 것은 스프레드 시트이다.
테크닉도 중요하지만 분석과 해석을 어떻게해야 될 것인가를 아는 것이 중요하다.
그래서 Vlookup과 pivot테이블 + 그래프로 데이터 읽기를 직접 해보게 될 것이다.
이번 시간의 목표는 개인/조직 에서 데이터 분석이라는 것을 써먹기 위해 데이터 분석 / 가시화 가 무엇인지 알고
이렇게도 할 수 있구나 를 이해한 뒤 직접 해보며 여러분이 써먹을 수 있는 내용을 체험 (실습) 하고 이를 바탕으로 실제 업무에 도움이 되도록 함 (적용)이 목표다.
데이터란?
덥다 vs 40℃
매출성장 vs 매출 200%향상
데이터란 발생한 현상을 더 잘 이해할 수 있는 수치나 기록이다.
데이터를 분석, 해석한다는 것은
- 상황 분석 : 지금 무슨 일이 일어났는
- 원인 분석 : 왜 이런 일이 일어났는지
- 예측분석 : 앞으로 어떻게 될 것인지
현재를 개선하고 미래를 예측해 더 나은 성과를 얻자는 것이다.
이 때 해당 분야 지식(도메인, 서비스, 사용자)도 데이터 속에서 무엇이 의미있는지 아닌지를 찾아내고 분석할 수 있기에 중요하다.
또한 결국은 가시화의 과정이기도 하다.
그래프로 패턴이나 경향성을 파악해야 데이터의 숨겨진 의미를 찾을 수 있고 쉽고, 빠르고, 정확하게 핵심 정보를 강조 하는 것이 가능해지기 때문이다.
데이터 저장-> 가설수립 -> 데이터 확보/탐색 -> 데이터 처리 -> 인사이트
(데이터 처리부분에서 대부분 엉망이기 때문에 정리를 해야된다. 그냥 쌓여있거난 저장 된 형태가 다 다르다 그걸 맞춰줘야 한다. 그래야 표나 그래프를 그릴 수 있다.)
데이터 읽기와 가시화 프로세스
가설수립과 분석
가설수립이란 분석의 목적에 따라 문제를 명확하게(분석 대상과 범위를 지정) 정의
분석결과를 토대로 문제 재정의 필요한데 그것을 가설 재수립이라고 한다.
분석이란 크고 복잡해 한 번에 처리하기 어려운 대상을 하위 개념으로 나누고 쪼개서 이해하거나 다시 결합해보는 과정이다. 쪼갠 뒤 각각을 비교하거나 묶어서 비교한다.
비교를 할 때 확인해야 하는 것
- 급격한 변화가 있는가
- 특이한 지점이 있는가
- 범위를 넘어서는가
- 증가 또는감소의 추이가 있는가
- 반복되는 패턴이 있는가
- 사기/계절에 따라 달라지는가
- 우연/사회적 이슈 등에 영향이 있는가
- 같이 비교해 봐야 할 다른 데이터가 있는가?
이것들을 더 잘/편하게 보기 위해서 가시화과정(표, 그래프, 통계 등)이 필요하다.
가설을 토대로 분석이 진행이 되나 분석 결과가 가설수립에 근거가 되기도 한다.
"비오는 날 치킨이 많이 팔릴까?"하는 가설을 가지고 스프레드 시트를 배워보았다.
vlookup이나 if함수 등을 사용하면서 피봇테이블을 만들고 차트로 시각화를 해본 결과다.
배운점 및 적용할점
- 잊고 있었던 액셀의 기초를 다시 다질 수 있었다. (count, counta, countif, averageif, vlookup 등)
- 어떤 방식으로 데이터를 볼 때 무작위로 다 시도해 보는 것이 아니라 쪼개거나 결합해보는 과정이 필요하다는 것을 알았다. 그것을 빨리 캐치하는 눈을 기르는 것이 좋은 역량이 될 것 같다.
- 과거의 데이터 분석의 역량은 데이터를 처리하는 것 까지였으나 요즘은 점점 분석가가 아니어도 직접 데이터를 수집 처리하려는 사람들이 늘고 있다. 따라서 데이터분석가라면 수집, 가공은 기본이고 가설을 수립해서 시각화하고 인사이트를 얻어 제안하는 역량까지 필요하다는 것을 알았다.
- 현재는 가설을 많이 세워보기도 하고 접하는 기회를 충분히 가져야 겠다는 생각이 든다.