선정 아티클:
기획자도 파이썬을 배워야 하나요?(이론편)
요약 :
- 기획자가 파이썬을 학습해야 하는 7가지 이유
1️⃣ 다량의 데이터를 엑셀보다 빠르게 분석 가능하다.
2️⃣ 다른 데이터를 동일한 전처리, 분석 방식을 적용할 경우 데이터를 불러오기만 하면 되기 때문에 간편하다.
3️⃣ 결측치를 처리할 때 코드 한 줄로 처리 가능하다.
4️⃣ 파이썬을 이용한 분석 방법에 대한 자료가 많고 접근하기 쉽다.
5️⃣ 무료 통계 분석 프로그램인 Spyder, Jupyter 등을 사용할 수 있다.
6️⃣ 개발자를 거치지 않아 비용 절감이 된다.
7️⃣ 기획자의 데이터 분석 역량에서 경쟁력을 갖출 수 있다.
- 서비스 기획자가 갖춰야 할 역량
- 데이터 추출 > SQL / 크롤링
- 데이터 전처리 > SQL, 파이썬, EDA
- 분석 도구 > 파이썬, 통계, 데이터 시각화(Tableau)
- 결과 해석 > 데이터 시각화
✅ 파이썬 프로그래밍과 데이터 시각화 역량까지만 갖추어도 데이터 분석에 도움이 됨!
주요 포인트 :
" 파이썬 > 엑셀 "
엑셀 대비 파이썬은 기능 효율적이고 처리속도가 빨라, 데이터 분석에 적합하다.
또한, 통계 분석 프로그램과 개발자와 소통하는 비용도 절감할 수 있다.
인사이트 :
실제로 엑셀을 사용했을 때, 데이터가 조금만 많아져도 오류가 빈번했던 경험이 있어 SQL과 파이썬을 처음 접했을 때 ‘진작 알았더라면…’싶은 생각이 들었다. 그만큼 SQL과 파이썬은 데이터 분석에 있어서 효율적인 프로그램임을 느꼈으며, 엑셀이 익숙하지만 엑셀의 기능을 파이썬에서도 구현해보는 것을 많이 연습해야겠다.
또한 아티클에서 말하는 ‘기업이 원하는 이상적인 기획자의 모습’이 사실상 ‘데이터 분석가’이기 때문에 데이터를 다루고 분석하는 역량은 단순히 데이터 부서에서 뿐만 아니라 다양한 직무에서 필요로하는 것임을 깨달았다. 웹 개발에서도 백엔드, 프론트엔드 모두 가능한 풀스택 개발자가 더 수요가 있는 것으로 보아, 데이터 분석 직무에서도 어느 정도의 프로그래밍 역량을 추가로 갖추면 경쟁력이 있기 때문에 이를 위해 프로그래밍 역량도 길러야겠다고 생각했다.
실무 적용 사례
- 실무 적용 : 엑셀의 vlookup 함수 대신 파이썬을 활용해보기!
- 가상 시나리오 : Product Code 별 Product Name 시트를 따로 만들어 두고,
Product Code를 입력하면 옆 셀에 Product Name이 자동으로 출력되게 하는 품질 검사 시험 결과 시트를 vlookup 대신 파이썬을 이용해보자.
import pandas as pd
# Product Code별 Product Name Sheet
product_data = {
'Product Code': ['PA001', 'PA002', 'PA003', 'PA004'],
'Product Name': ['Laptop', 'Smartphone', 'Tablet', 'Mouse']
} # Product Code, Name의 정보를 딕셔너리 형태로 만듦 각각의 키가 DataFrame에서 하나의 컬럼으로 작동함
product_df = pd.DataFrame(product_data) # product_df에 위에서 만든 표 저장
print("Product Name sheet:") # 테이블의 이름을 명시
print(product_df) # 테이블 출력
# Product QC test 결과 Sheet
PQC_test_sheet = {
'Product Code' : ['PA001', 'PA002', 'PA003', 'PA004']'}
PQC_test_df = pd.DataFrame(PQC_test_sheet)
print("Product QC test:")
print(PQC_test_df)
result_df = pd.merge(PQC_test_df, product_df, on='Product Code', how='left')
# 두 개의 DataFrame을 Product Code를 기준으로 LEFT JOIN
print("\nResult sheet:")
print(result_df)pandas: 데이터 분석 및 처리를 위한 라이브러리. 주로 표(테이블) 형태를 제공Series: 1차원 데이터 (엑셀에서 하나의 열과 같은 개념)DataFrame: 2차원 데이터(SQL의 테이블, 엑셀의 시트와 유사), 딕셔너리의 키는 컬럼으로 기능함.pd.merge(): SQL의 JOIN처럼 병합하는 함수.on = ''으로 기준 컬럼 설정,how = ''로 LEFT, RIGHT, INNER, OUTER, CROSS JOIN 가능
[공통 인사이트]
데이터 분석가 뿐만 아니라 기획자도 파이썬을 활용하면 업무에 도움이 된다!
