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Data/[SeSAC 성동1기 전Z전능 데이터 분석가]41

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 13 데이터 확보 및 처리 데이터 그 자체로는 아무것도 할 수 없다 데이터를 모아야(데이터 베이스) 분석이 가능하다. 즉, 잘 모아야 한다. 데이터 확보 과정에서부터 데이터 처리가 용이하도록 신경써야한다. (입력할 때부터 정해진 형태로 입력하도록 제한하는 등→입력할 때부터 서식에 신경쓸 것) 데이터베이스를 만들 때 가급적 하나의 시트에 만들 것 첫 행(Row)는 반드시 '필드(항목)명'으로 설정할 것 데이터(레코드)는 위에서부터 아래로 쌓이도록 설정할 것 빈 행(Row)이나 빈 열(Column)없이 만들 것 셀 병합 없이 만들 것 데이터 클린징 일반적으로 데이터를 바로 분석에 사용할 수 없다. 제대로 된 분석을 위해 처리가 필요하다.(데이터를 분석하기 편하게 변환하는 과정) 페이스북과 GA의 데이터를 이용해 .. 2023. 11. 1.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 12 엑셀의 기본함수들을 활용하는 걸 배웠다면 오늘은 간단한 가설을 수립하고 피벗 테이블을 이용해서 데이터 분석 실습을 진행했다. 실질적으로 어떻게 데이터 분석을 진행해야 하는가에 대한 감을 잡아가고 있다. 아직 스프레드시트와 피벗테이블이 익숙하지 않아 버벅이기도 하지만 어떤 데이터로 어떤 가설을 수립해야하는가는 이해가 되고 있다. 분석은 곧 비교다. 그렇다면 비교는 어떻게 해야할까? 기본적으로 육하원칙(5W1H)을 바탕으로 한다.(WHY는 제외) 누가: 성별, 연령, 거주지 등 개인정보 언제: 구매일, 요일, 시간, 공휴일, 날씨 등 어디서: 온라인, 오프라인, 커머스 등 무엇을: 제품, 서비스 유형, 상품 등 어떻게: 카드, 현금 등등 →이를 바탕으로 순위, 순서, 크기, 변동, 추세, 분포, 항목별 구분.. 2023. 10. 31.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 11 앞서 디자인 스프린트를 통해 기획과 의사결정이 어떻게 진행되는가에 대해 느꼈다면 오늘부터는 실질적으로 데이터 분석을 다루는 툴에 대한 강의가 시작됐다. 대학교를 다니면서 엑셀을 접하긴 했지만 정말 간단한 기능들만 사용했었기 때문에 새롭게 다가오는 것들이 많은 하루였다. 그래도 엑셀의 어려운 기능을 다루는 것이 아닌 기본적인 기능을 통해 효과적으로 가시화하는 것이 중요하다는 말씀을 계속 되새기자. 또한 툴은 기본으로, 해석력과 분석력을 높이자. 데이터 리터러시(데이터 문해력) 데이터를 읽고 이해한 것을 바탕으로 분석 결과를 전달하는 능력 데이터를 활용해 문제를 잘 정의하고 해결할 수 있는 능력 데이터는 발생한 현상을 더 잘 이해할 수 있는 수치나 기록을 의미한다. 상황분석(어떤 일이 일어났는가?), 원인분.. 2023. 10. 30.
[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] Day 10 진행했던 디자인 스프린트의 팀 발표를 진행하고 그 후에 주요한님의 특강이 이루어졌다. 팀 발표가 진행된 후 멘토님께서 피드백을 해주셨는데 꽤나 많은 생각이 들었던 것 같다. 오늘은 멘토님의 피드백과 다른 팀들의 발표에서 기억해둘만하다고 느낀 점들 위주로 정리하려고 한다. 디자인 스프린트를 진행할 때 정한 타겟들 중에서도 메인 타겟을 설정할 필요가 있다. 우리가 개선해야 한다고 생각했던 것은 서비스 내에서 간소화나 편리함이었다. 그렇게 프로토타입을 만들고 고객 인터뷰를 준비했다면 실제로 고객들에게서 어떤 반응이 나오는 지가 중요하다. 실제로 고객이 간소하다고 느껴지는지와 같은 부분을 잘 체크했어야 했는데 인터뷰 과정에서 이 부분이 부족했다고 생각한다. 서비스 내에서 어떤 부분에서 고객의 경험이 끝까지 이어.. 2023. 10. 27.
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