- 아티클 '데이터 분석이란 무엇일까요?'
- 아티클 '데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?'
1. 데이터 분석이란 무엇일까요?
주제
- 데이터란?
- 데이터 분석이란?
- 데이터 분석은 왜 중요할까?
- 데이터 분석 프로세스
- 데이터 분석에 필요한 기술은?
요약
- 데이터 분석가: 데이터 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화 담당.
데이터란?
- 데이터의 종류
- 정성적 데이터: 숫자가 아닌 데이터.이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 등.
- 정량적 데이터: 숫자로 표현. 측정 및 비교 가능.
데이터 분석이란?
- 데이터를 정리, 변환, 조작, 검사 -> 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트 도출
- 기업이나 조직의 발전 도모.
- 트랜드 식별, 예측, 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상관관계 파악 -> 복잡한 문제 해결책 모색
데이터 분석의 중요성
- 데이터 분석을 통한 고객 타겟팅 개선
- 경쟁업체 이해, 제품 및 서비스를 현재 시장의 요구에 맞춤.
- 가장 적합한 청중과 인구 통계 도출
- 효과적인 가격 전략, 제품과 서비스의 수익성 확보.
- 보다 고객지향적이고 고객의 요구에 맞춘 솔루션 제공
- 성공과 성과 측정
- 강점 및 취약점 발견 가능. 문제 예방 가능.
- 선택과 집중할 부분 결정 가능.
- 문제 해결에 도움
- 올바른 데이터 + 정확한 분석 = 어떻게 올바른 정보에 입각한 올바른 결정을 내리는지 이해
- 더 나은 의사결정으로 비즈니스 성장.
데이터 분석 프로세스
- 1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별
- 목표 설정, 데이터 분석을 수행하는 이유 파악.
- 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트 중요
- 2단계: 원시 데이터 수집
- 3단계: 데이터 정제
- 4단계: 데이터 분석
- 기술적 분석: 수집 데이터 요약.
- 진단적 분석: 문제의 원인 이해, 패턴 발견.
- 예측 분석: 미래 트랜드 감지, 예측. 인사이트 제공.
- 처방적 분석: 위 세 단계 인사이트 종합하여 다가올 일에 대한 대비책 마련 및 실행 가능 계획 수립.
- 5단계: 결과 공유
- 결과 해석
- 시각화 도구 사용.
- '데이터 분석가는 스토리텔러'
데이터 분석에 필요한 기술
- 수학과 통계에 대한 좋은 이해
- SQL 및 관계형 DB에 관한 지식
- 프로그래밍 언어 지식
- 데이터 시각화 도구에 대한 지식
- 엑셀 지식
인사이트
실무에서 어떤 절차를 걸쳐 데이터 분석을 진행하는지 엿볼 수 있었다. 특히 '데이터 분석 프로세스 2단계'에서 어떤 종류의 데이터가 현장에서 사용될 수 있는지 알 수 있었다. 데이터 분석가가 스토리텔러라는 표현이 인상 깊었고, 비즈니스에서 데이터 분석가가 어떤 역할을 수행해야 하는지 감을 잡은 것 같다. 데이터 분석에 관한 지식 뿐만 아니라 종사하는 도메인에 관한 전문 지식도 중요하다는 것을 느꼈다.
2. 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
주제
- 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트는 다른 건가요?
- 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
- 데이터 분석가는 어떤 역량을 갖춰야 하나요?
요약
데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트는 다른 건가요?
- 데이터 분석가는 기획자, 데이터 엔지니어와 사이언티스트는 개발자에 가깝다
데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
-
수학 통계학
-
비즈니스, 도메인, 절문지식
- 로우 데이터에서 숨겨진 의미있는 패턴과 추세를 찾는 업무
- 분석, 기술 및 비즈니스 목표를 통합하여 수집된 데이터가 회사의 목표를 달성하는 데 사용되도록
데이터 분석가는 어떤 역량을 갖춰야 하나요?
- 도메인에 대한 이해
- 문제 해결
- 의사소통
인사이트
- 데이터 분석가와 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 직무에서 어떤 차이를 보이는지 알 수 있었다. 내가 나중에 하고 싶은 일은 셋 중 무엇에 가까울지 고민해볼 수 있는 기회였다. 데이터 분석가로 성장하려면 도메인에 대한 지식이 중요하다고 하는데, 나는 어떤 분야의 전문 지식을 키우고 싶은지 고민하는 시간을 더 가져야 겠다.
To Dare is To Do