데이터분석가 기술블로그

출처 : 구글애널리틱스 과정 및 본인작성 내용입니다. 대시보드툴은 너무 많습니다. 무료, 유료, 태블로, 스트림릿, 앰프리튜드, 슈퍼셋, 루커 등 의사결정을 위한 비즈니스 BI도구로 많이 사용하고 있습니다. 대시보드는 데이터 스토리를 전달하는 데 도움이 되는 강력한 시각화 도구입니다. 대시보드는 들어오는 라이브 데이터를 모니터링하는 도구입니다. 여러 데이터 세트의 정보를 하나의 중앙 위치로 정리하여 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 데이터 애널리스트는 대시보드를 사용해 데이터를 추적, 분석, 시각화하여 질문에 답하고 문제를 해결합니다. 대시보드에 대한 기본적인 개념은 이 도움말을 참조하세요: "비즈니스 인텔리전스 대시보드의 실제 사례"를 참조하세요 대시보드의 장점다음 표에는 데이터 애널리스트와 이..

출처 : 다음은 구글 데이터 애널리틱스 교육과정중에 내용입니다. 의사결정의 중요한 요소중에 데이터로 부터 가치를 얻기위해서는 다른사람들이 알기쉽게 데이터를 시각화하는 과정이 필요합니다. 이 교육 과정에서는 Tableau와 스프레드시트로 작업하게 됩니다. 이 두 도구 모두 장단점이 있습니다. 데이터 분석가는 종종 단일 프로젝트에서도 여러 도구를 사용해야 하는 경우가 있습니다. 어떤 도구를 사용할지는 주로 수행 중인 작업과 목표에 따라 결정됩니다. 이 글에서는 데이터 시각화 및 프레젠테이션에 사용할 수 있는 두 가지 도구, 즉 스프레드시트와 Tableau에 대해 살펴봅니다. 스프레드시트(여러 종류가 있지만 그중에 엑셀도 스프레드시트에 한종류입니다.)Google Workspace와 Microsoft Offic..

정성적 데이터와 정량적 데이터의 의미에 대해 자세히 설명합니다.지금까지 데이터에는 정성적 데이터와 정량적 데이터의 두 가지 유형이 있습니다. 이제 데이터 유형과 데이터 수집 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 시나리오에서 여러분은 영화관 체인의 데이터 애널리스트입니다. 관리자는 다음과 같은 추세를 추적하기를 원합니다:시간대별 영화 관람객 수매점의 수익성저녁 시간대 관객 선호도이 세 가지 추세를 모두 모니터링할 수 있는 정량적 데이터가 이미 존재한다고 가정합니다.시간 경과에 따른 영화 관람객 수극장이 로열티 및 보상 프로그램을 통해 보유하고 있는 과거 데이터부터 시작하여 해당 데이터에서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 조사하는 것이 첫 번째 단계입니다. 지난 3개월 동안의 출석률을 살펴봅니다. 하지만 ..

핵심 고려 사항은 다음과 같습니다.업종: 어떤 업종에 관심이 있으신가요? 각 업종마다 데이터를 사용하는 방식이 다릅니다.도구: 어떤 데이터 분석 도구에 익숙하신가요?위치 및 출장: 어디에서 일하고 싶으신가요? 출장은 괜찮으신가요?문화: 어떤 회사 문화에서 가장 잘 맞으신가요?이러한 요소들을 고려하여 자신에게 맞는 직업을 찾는 것이 중요합니다.가장 중요한 직업 선택 요소는 무엇인가요? 모든 요소들이 중요하지만 자신의 관심사가 가장 중요해요! 어떤 일을 할 때 즐겁고 보람을 느끼는지 생각해보세요. 데이터 분석 기술을 어떤 분야에 적용하고 싶은지 스스로에게 질문해 보는 것이죠. 예를 들어, 사람들이 건강해지는 데 기여하고 싶다면, 병원 입원율을 개선하는 데 데이터를 사용하는 직업을 고려할 수 있습니다.어떤 산..

공정한 분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.모범 사례설명예사용 가능한 모든 데이터를 고려하세요데이터 분석가로서 당신의 업무 중 일부는 당신의 분석에 어떤 데이터가 유용할지 결정하는 것입니다. 종종 당신이 집중하는 것과 관련이 없거나 당신의 기대와 일치하지 않는 데이터가 있을 것입니다. 하지만 그냥 무시할 수는 없습니다. 당신의 분석이 당신의 기대만이 아니라 진실을 반영하도록 모든 사용 가능한 데이터를 고려하는 것이 중요합니다.한 주의 교통부는 휴일 교통 패턴을 측정하는 데 관심이 있습니다. 처음에는 교통량과 휴일이라는 사실과 관련된 지표만 포함합니다. 하지만 데이터 팀은 휴일 날씨가 교통량에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하지 못했다는 것을 ..

개인적인 측면:소통과 협력: 분석 결과를 다른 사람들에게 이해하기 쉽게 전달하고, 그들의 의견을 경청하여 분석에 반영하는 데 중요한 역할을 합니다.공감 능력: 데이터 뒤에 숨겨진 사람들의 이야기와 문제 상황을 이해하는 데 도움을 주어, 더욱 효과적인 분석을 가능하게 합니다.예시 : 분석 결과를 이해하기 쉽게 설명하는 데이터 분석가: 복잡한 분석 결과를 이해하기 쉬운 용어와 시각 자료를 사용하여 마케팅 팀에 설명하고, 캠페인 개선 방안을 제시합니다. 이때 데이터 분석가는 마케팅 팀의 의견을 경청하고, 그들의 요구를 반영하여 분석 결과를 더욱 효과적으로 전달합니다.고객 만족도 향상을 위해 노력하는 데이터 과학자: 고객 설문 조사 데이터를 분석하여 고객 불만의 근본 원인을 파악하고, 고객 서비스 개선을 위한 ..

[출처 : 구글데이터 애널리틱스 강의중]데이터 시각화를 계획하는 단계데이터 애널리스트가 이해관계자와 공유하기 위해 데이터 시각화를 만들어야 하는 실제 상황을 예로 들어 보겠습니다. 여러분이 의류 유통업체의 데이터 애널리스트라고 가정해 보겠습니다. 이 회사는 소규모 의류 매장의 재고 관리를 지원하며 매출이 호황을 누리고 있습니다. 어느 날, 회사에서 웹사이트를 대대적으로 업데이트할 준비를 하고 있다는 소식을 듣게 됩니다. 웹사이트 업데이트에 대한 결정을 내리기 위해 기존 웹사이트의 데이터와 판매 레코드를 분석하라는 요청을 받습니다. 수행할 수 있는 단계1단계: 데이터에서 패턴 탐색하기먼저 관리자나 데이터 소유자에게 현재 판매 레코드 및 웹사이트 애널리틱스 보고서에 대한 액세스 권한을 요청합니다. 여기에는 ..

데이터 분석 단계 데이터 분석 과정의 각 단계(질문, 준비, 처리, 분석, 공유, 실행)는 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 올바른 질문부터 정보에 기반한 조치에 이르기까지 각 단계를 탐색하면서 데이터의 진정한 힘을 활용할 수 있습니다.질문하기 단계성공적인 데이터 분석의 시작은 데이터 애널리스트입니다:이해관계자의 기대치를 완전히 이해하는 데 시간을 할애합니다해결해야 할 문제를 정의합니다문제 해결을 위해 어떤 질문에 답할지 결정합니다이해관계자의 기대치를 파악한다는 것은 이해관계자가 누구인지, 그들이 무엇을 원하는지, 언제 원하는지, 왜 원하는지, 그들과 가장 잘 소통하는 방법을 결정하는 것을 의미합니다. 문제를 정의한다는 것은 현재 상태를 살펴보고 이상적인 상태와 다른 점..

분석(Analyze) 단계 개요데이터 수명 주기의 중심 단계로, 수집된 데이터를 활용해 인사이트를 도출하는 과정이다.데이터 전처리가 완료된 후, 적절한 분석 기법을 적용하여 의미 있는 결론을 도출할 수 있다.분석 단계 주요 활동데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)데이터를 시각화하고 분포, 패턴, 이상값을 파악하는 과정이다.히스토그램, 상자 그림(Box plot), 산점도 등을 활용할 수 있다.데이터 변환 및 특징 엔지니어링(Feature Engineering)분석 목적에 맞게 변수를 변환하거나 새로운 변수를 생성하는 과정이다.스케일링(Scaling), 정규화(Normalization), 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 등의 기법을 사용할 수 있다.통계 분석 ..

1. 질문하기(Ask)문제 정의 및 목표 설정이해관계자의 요구사항 분석데이터 분석이 해결해야 할 핵심 질문을 식별핵심 질문비즈니스 문제는 무엇인가?데이터 분석을 통해 어떤 의사결정을 도울 것인가?주요 이해관계자는 누구이며, 그들의 요구사항은 무엇인가?2. 데이터 수집하기(Prepare)분석에 필요한 데이터 확인 및 수집데이터 원천(데이터베이스, API, 스프레드시트 등) 선택데이터 품질 평가(결측치, 이상치, 불완전한 데이터 확인)핵심 질문필요한 데이터는 어디에서 가져올 수 있는가?데이터가 신뢰할 수 있는가?데이터 정리가 필요한가?3. 데이터 처리하기(Process)데이터 정제(결측치 처리, 중복 제거, 형식 변환 등)데이터 변환 및 정규화데이터 품질 검사 및 오류 수정핵심 질문데이터에서 오류나 불일치가..

데이터 전문가는 항상 새로운 기술을 배우고 지식을 습득하는 데 관심이 많습니다. 그들은 종종 직장에서 도전적인 과제와 전문성 개발 경험을 찾습니다. 이 시나리오는 어떤 분석 스킬을 설명할까요?호기심 데이터 설계기술적 사고방식맥락 이해이문제의 주요 핵심내용새로운 기술 학습데이터 전문가는 지속적으로 새로운 도구 및 기술(Stack)을 습득해야 함예: Python, SQL, R, BigQuery, Looker, 머신러닝 모델링 등도전적인 과제 해결 능력데이터 분석을 통한 문제 해결 및 최적화복잡한 데이터 셋을 다루며 인사이트 도출전문성 개발 및 성장데이터 분석 및 시각화 역량 강화비즈니스와 연계된 데이터 기반 의사결정 지원관련된 분석 스킬데이터 탐색 및 전처리 (EDA, Data Wrangling)통계 및 확..