데이터 리터러시

데이터 리터러시란?
데이터를 읽고 이해한 것을 바탕으로 분석 결과를 전달하는 능력

데이터 분석에 대한 접근법

• 문제 및 가설정의
• 데이터 분석
• 결과 해석 및 액션 도출

문제 정의

• 문제 정의란?
  분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술
  프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향 설정
• 문제 정의 방법론
  1. MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)
  문제를 상호 배타적이면서, 전체적으로 포괄적인 구성요소로 나누는 것
  2. 로직 트리(Logic Tree)
  MECE 원칙을 기반으로 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는데 사용
• 문제정의 정리와 관련 팁
  1. So What?
  결국 어떻다는 것인지
  2. Why So?
  왜 그렇게 말할 수 있는지
  

• 문제정의 팁
  - 결과를 공유하고자 하는 삶이 누군지
  - 결과를 통해 원하는 변화를 생각하기
  - 경영자의 입장에서 보려고 노력하기
  - 많은 사람들과 의견을 나눠보기
  - 반드시 혼자서 오래 고민해 보기
  

• 지표란?
  특정 목표나 성과를 측정하기 위한 구체적이고 측정 가능한 기준
  정의한 문제에 대해 정확하게 파악하기 위해서 필요
• 문제 정의 vs 지표 설정
  문제 정의를 통해 어떤 문제를 풀고자 하는지 정의 했다면 지표는 어떤 결과를 기대하는지에 대한 정량화된 기준
• 주요 지표
  Active User / Retention Ration / Funnel / LTV
• 북극성 지표
  제품/서비스의 '성공'을 정의, 유저에게 주는 core value를 가장 잘 나타낸 것
• 좋은 북극성 지표 특징
  제품/서비스 전략의 핵심
  유저/고객이 제품/서비스에서 느끼는 가치
  회사의 사업 목표를 나타내는 지표 중 선행지표

• 결과와 결론의 차이
  결과는 계산과 분석을 해서 나온 결과
  결론은 분석된 데이터 결과를 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰
• 결론을 잘 정리하는 법
  앞서 문제 정의, 지표 설정을 할 당시의 목적을 떠올리며 정리
  결론을 공유할 대상이 누구이며, 어떻게 변화하길 원하는지 생각하기