현직자분의 데이터분석 강의를 보던 중, 'MECE'라는 용어를 처음 접하게 되었고, 실무에 적용하기 좋은 분석기법이라고 생각해 간단히 정리해보겠습니다.
💡MECE란?
Mutually Exclusive (상호배타적인)
: 데이터를 쪼개는 작업을 할 시, 겹치지 않도록 상호배타적으로 나누어야 함
Collectively Exhaustive (전체적으로 포괄적인)
: 그와 동시에, 모든 가능성을 다 포함할 수 있어야 함
데이터를 분석하는 목적은 조직 내 특정문제를 해결하는 것입니다.
해결해야 할 문제점을 전달받고 데이터분석가로서 세부적인 분석을 진행해야 하는 상황을 가정해봅시다.
이 경우에는 주어진 미션에 맞는 가설을 설정하는 과정이 반드시 필요한데, 'MECE 분석'이 다양한 변수를 고려하는데 도움을 줄 수 있습니다.
[MECE 분석 시 중요한 개념]
1) Drill Down
: 문제의 근본적인 원인을 찾기 위해 지표를 최대한 깊게 나누어보는 작업
2) Group By
: 문제를 다양한 관점으로 살펴보기 위해 많은 측정 기준을 활용하는 것
데이터를 잘게 나누고 다양한 측정 기준을 세우는 과정을 거듭할수록, 실제 문제가 되는 지점을 명확히 파악할 수 있습니다.
프로젝트를 진행하거나 실무에서 문제를 해결해야 하는 상황에서 해당 개념을 참고하면 좋겠습니다.
