🧠 데이터 분석가 실무: SQL, 파이썬, 시각화의 역할과 중요성

by 차수빈 튜터님 강의 정리

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🎯 주요 주제

• 데이터 분석가의 업무와 필요한 기술
• SQL과 파이썬의 활용 및 중요성
• 시각화와 보고서 작성의 실무 활용

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📌 단락별 핵심 요약

👩‍💻 데이터 분석가의 실무

• 8년 경력의 데이터 분석가로서 대시보드 제작, AB 테스트, 현황 분석 등 다양한 업무 경험
• 데이터 분석가는 EDA(탐색적 데이터 분석), 퍼널 분석, 유저 세그먼트, 모델링 등 다양한 분석 업무 수행
• SQL과 파이썬을 통해 이러한 분석이 가능함

✅ 포인트: 실무에서는 다양한 부서 요청에 대응하며, 분석을 통해 문제 해결의 실마리를 제공함

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🧪 실험 설계와 통계 분석

• 예: 쿠폰 효과 실험 시, 각 쿠폰 발행 집단의 동질성을 확인하고, 실험 조건을 통제해야 함
• 실험 후 통계적 분석을 통해 유의미한 차이가 있는지를 확인

✅ 실무 팁:

• 쿠폰 발행 수, 사용 수, 사용자의 구매 내역, 쿠폰 다운로드 위치 등 다양한 데이터를 확인
• 실험 조건은 오직 하나만 달라야 함 (ex. 쿠폰 금액 차이만)
• 집단 간 차이를 파악하기 위해 통계적 검정을 수행

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💡 ROI 개념과 시각화

• ROI = 인풋 대비 아웃풋
• 단순 수치보다 시각화를 통해 데이터의 분포와 특징을 전달하면 더 효과적임
• 시각화는 보고서 작성 시 필수 요소이며, 추가 제안에도 활용 가능

✅ 활용 방법:

• 파이썬 시각화 라이브러리(Seaborn, Matplotlib 등) 사용
• HTML 보고서 자동 생성 가능

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🔧 SQL과 파이썬의 실무 활용

✅ 공통점:

• 데이터 수집, 탐색, 실험 설계 확인 등에 모두 사용 가능

📊 SQL:

• SUM, AVG, COUNT 등 집계 함수로 추출 및 정제
• 단순 추출과 기본 통계만 가능

🐍 파이썬:

• 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 보정 등 복잡한 분석 가능
• 통계 검정, 시각화, 보고서 자동화까지 가능

✅ 정리:
SQL은 데이터를 “불러오고 정제”하는 데 강점,
파이썬은 데이터를 “깊이 있게 분석하고 보여주는” 데 유리함

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🏢 회사의 의사결정 구조와 데이터

• 각 팀은 자체 예산으로 운영되며, 권한이 있는 부서일수록 데이터 기반 의사결정에 영향력 있음
• 분석가는 단순히 데이터 결과를 전달하는 것을 넘어,
  조직의 정치적 맥락을 고려하며 방향성을 설계해야 함

✅ 현실 팁:
데이터 분석은 단순 계산이 아닌 설득력 있는 스토리텔링까지 포함됨

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✅ 다음 할 일

• 파이썬을 활용한 통계적 분석 연습하기
• 실험 설계 및 가설 검정 프로세스 복습
• 시각화 예시 포트폴리오에 정리
• 실습 기반 보고서 작성 연습 (HTML 기반)

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🏁 마무리

데이터 분석가는 단순 수치를 뽑는 직무가 아닙니다.
실험을 설계하고, 데이터를 설득력 있게 시각화하고,
조직이 더 나은 방향으로 나아갈 수 있도록 의사결정을 돕는 조력자입니다.

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