SQL 쿼리문 작성을 능숙하게 하는 것은 데이터분석가가 되기 위해 필수적인 역량입니다.
이와 함께 일상생활에서 자신과 관련 있는 주제를 선정해 데이터 분석 프로젝트를 진행해보는 과정도 필요합니다.
하지만, 저와 같은 입문자들이라면 프로젝트를 진행하겠다는 막연한 다짐을 해도 막상 어디서부터 어떻게 해야 할지 잘 모를 수 있습니다.
데이터리안에서 2023년 2월 '데이터 분석가 어떻게 준비해야 할까?' 라는 주제로 진행한 세미나 영상을 시청해보았는데요.
이를 바탕으로 데이터 분석 프로젝트 진행순서에 대해 정리를 해보고자 합니다.
프로젝트를 처음 진행하시는 분들도 참고해서 프로젝트의 방향성을 잡아보면 좋을 것 같아요.
데이터 분석 프로젝트 진행 순서는 크게 다음과 같습니다.
1. 데이터 찾기
2. 문제 정의하기
3. 분석하기
4. 포트폴리오 쓰기
1. 데이터 찾기
- 캐글, 공공데이터, Mode,Solvesql 등의 사이트 활용
이외에도 기업에 직접 요청해 데이터를 받아오거나 자신이 직접 데이터를 만드는 방법도 있습니다.
2. 문제 정의하기
데이터를 보고 문제를 해결할 수 있는지, 어떻게 해결해냈는지를 확인하기 위해서는 문제 정의가 반드시 필요합니다.
- 일상생활에서 나에게 필요한 것
- 실무에서 자주 푸는 문제
이미 정의되어 있는 문제로 분석도 가능합니다. (예: Mode)
3. 분석하기
1) 프로젝트에서 풀고 싶은 문제 확인하기
2) 가설 세우기
3) 각 가설을 데이터로 확인해보기
가설을 데이터로 확인할 때는 데이터를 쪼개어 보거나
분석 프레임워크를 활용할 수 있습니다.
'분석 프레임워크'란 복잡한 문제를 구조화해서 풀 수 있도록 도와주는 도구입니다.
(AARRR, 퍼널 분석, 코호트 분석, 매출 분석 ....)
데이터를 분석하기 전과 분석하는 과정에서는 EDA(탐색적 데이터 분석)를 해보는 것이 좋습니다.
분석하고자 하는 데이터를 정확히 파악하기 위해 필요한 과정입니다.
4. 포트폴리오 쓰기
포트폴리오의 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 분석의 목표
- 결과
- 근거
- 진행 과정
- 데이터 설명
- 내가 기여한 부분 (팀프로젝트의 경우)
포트폴리오를 두괄식으로 작성하는 것이 핵심입니다!
자신이 노력한 과정을 세세하게 보여주고 싶겠지만, 채용하는 분들의 입장에서 가장 궁금한 것은 프로젝트의 결과일 것이기 때문입니다.
포트폴리오는 노션, PPT, 블로그 등으로 자유롭게 작성해볼 수 있습니다.
데이터 분석 프로젝트 진행순서를 간략하게 정리해보았습니다.
저와 같이 프로젝트가 처음이신 분들은 위의 순서대로
데이터 분석 진행해보는 것을 추천드립니다.
더 자세한 내용은 아래 링크 참고해주세요!
https://datarian.io/blog/slide-seminar-2023-feb#9b9d0846db124b5ea4d3f918507626de
