ep2-2. 분석적으로 사고한다는 것은?

서대철·2023년 7월 17일
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(이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.)

분석적 사고의 5가지 요소
1. 시각화(visualization)
2. 전략(strategy)
3. 문제 지향성(problem-orientation)
4. 상관관계(correlation)
5. 큰 그림과 세부 사항에 대한 사고(big-picture and detail-oriented thinking)

분석적 사고는 문제를 식별하고 정의한 다음, 데이터를 체계적이고 단계별로 사용하여 문제를 해결하는 능력입니다.

  • 시각화(visualization)는 정보의 시각적(graphical) 표현입니다. 그래프, 도표, 또는 기타 디자인 요소가 여기에 포함됩니다. 시각화는 데이터 분석가가 정보를 더 효과적으로 이해하고 설명하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 그랜드 캐년을 누군가에게 설명하려고 한다면, 단어를 사용하는 것보다 그림을 보여주는 것이 훨씬 더 어려울 것입니다. 그랜드 캐년의 시각화는 당신의 요점을 더 빨리 전달할 수 있도록 도와줄 것입니다.

  • 전략(strategy)은 데이터가 방대할 때 집중하고 목표를 달성하는 데 중요한 요소입니다. 전략은 데이터 분석가가 데이터로 무엇을 달성하고 싶은지, 그리고 어떻게 달성할 수 있는지 알 수 있도록 도와줍니다. 전략은 또한 우리가 수집하는 데이터의 품질과 유용성을 향상시킵니다. 전략을 통해 우리는 모든 데이터가 가치가 있고 우리의 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

  • 문제 지향성(problem-orientation)은 데이터 분석가가 문제를 식별, 설명, 해결하기 위해 사용하는 문제 지향적 접근 방식입니다. 문제 해결은 전체 프로젝트에서 문제를 최우선으로 생각하는 것입니다. 예를 들어, 데이터 분석가가 물품창고에 지속적으로 재고가 부족하다는 문제를 인식한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 다양한 전략과 프로세스를 진행할 것입니다. 그러나 가장 중요한 목표는 항상 선반에 재고를 유지하는 것입니다. 데이터 분석가들은 또한 문제를 해결하는 동안 의사 소통을 개선하고 시간을 절약하기 위해 많은 질문을 합니다. 예를 들어, 고객이 제품을 사용한 경험에 대해 설문 조사를 하고 그 질문에서 통찰력을 얻어 제품을 개선하는 것입니다.

  • 상관관계(correlation)는 두 개 이상의 데이터 요소 사이의 관계입니다. 상관관계는 두 개 이상의 데이터 요소가 같은 방향으로 추세를 보이고 있다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 머리카락의 길이와 필요한 샴푸의 양 사이의 관계를 찾을 수 있습니다. 또는 비가 많이 오는 계절과 우산 판매량이 증가하는 것 사이의 상관관계를 발견할 수 있습니다. 그러나 데이터에서 상관관계를 식별하기 시작하면 항상 한 가지를 기억해야 합니다. 상관관계는 인과 관계가 아닙니다. 즉, 두 개의 데이터 요소가 모두 같은 방향으로 추세를 보이고 있다고 해서 반드시 관련이 있는 것은 아닙니다.

  • 큰 그림 사고(big-picture thinking)는 큰 그림과 세부 사항을 모두 볼 수 있는 능력입니다. 직소 퍼즐은 하나의 좋은 예시입니다. 큰 그림 사고는 완성된 직소 퍼즐을 보는 것과 같습니다. 모든 그림을 즐길 수 있지만 개별 조각에 갇히지 않을 수 있습니다. 개별 조각만 집중하면 그 이상을 볼 수 없기 때문에 큰 그림 사고가 중요한 이유입니다. 그것은 당신이 가능성과 기회를 보고, 이는 흥미로운 새로운 아이디어 또는 혁신으로 이어집니다. 반면에 세부 지향적 사고(detail-oriented thinking)는 계획을 실행하는 데 도움이 되는 모든 측면을 파악하는 것입니다. 즉, 직소 퍼즐을 구성하는 개별 조각입니다. 비즈니스 세계에는 큰 그림과 세부 사항에 대한 사고 방식을 가진 직원이 도움이 될 수 있는 모든 종류의 문제들이 있습니다. 우리 대부분은 자연스럽게 둘 중 하나에 더 능숙합니다. 그러나 두 가지를 모두 조합할 수 있는 기술을 항상 개발할 수 있습니다.


강의 원본: https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics?skipBrowseRedirect=true

1개의 댓글

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2023년 7월 17일

정보가 많아서 도움이 많이 됐습니다.

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