2024년 9월 15일 TIL (Today I Learned)
오늘 한 명이 더 이탈하여 상황이 심각한 위기로 느껴졌지만, 위기는 곧 기회라고 생각하고 긍정적으로 받아들이기로 했다. 본가에서 아버지와 대화를 나누던 중, 아버지의 사업 거래처에서 API 자동화를 통한 상품 제안을 받았다는 이야기를 들었다. 이 이야기를 듣고 SQL 챌린지의 BigQuery 수업이 떠올랐다.
데이터 정제가 너무 어렵다면, 구글에서 제공하는 정리된 현실 데이터를 가져와서 분석하는 방법이 데이터 정합성과 시의성을 모두 챙길 수 있는 좋은 방법이라는 생각이 들었다. 그래서 오늘은 밤을 새워서라도 BigQuery와 연결을 성공시키고 분석 시각화까지 해보겠다고 다짐했다.
오늘 할 일의 계획
- SQL 챌린지 6회차 강의 듣고 이해하기: BigQuery를 더 잘 이해하기 위해 필요한 단계.
- Google Trend와 BigQuery 연동하기: 현실 데이터를 BigQuery와 연결해 분석하는 방법을 학습.
- Tableau 프로젝트 쉐도잉 마무리하기: Tableau 프로젝트에서 배운 것을 적용해 시각화 완성하기.
- 데이터 결정하기: 사용할 데이터를 최종적으로 결정하기.
분석 과정 이해
- 강의에서 23분경에 임정 튜터가 설명한 분석 프로세스가 매우 유용해 보였다:
- API를 통한 데이터 적재 → Google BigQuery → Tableau 시각화
- 1단계(API 데이터 적재)는 현실적으로 당장은 무리일 수 있겠지만, 우선 2단계(BigQuery)와 3단계(Tableau)를 확실히 학습하는 것이 목표다.
- 분석 파이프라인이 깃허브에 정리되어 있다고 하니, 깃허브를 방문해 자료를 확인해 보기로 했다.
이번 학습을 통해 BigQuery와 Tableau를 활용한 데이터 분석과 시각화에 한 발 더 다가갈 수 있는 기회가 될 것으로 기대된다.
