[VOD] PAP 현업 데이터 실무자 5인과 함께 시작하는 프로덕트 데이터 분석

현업 데이터 실무자 5인과 함께 시작하는 프로덕트 데이터 분석 | PAP

PAP 블로그에서 링크를 가져왔더니 UTM 파라미터가 적용되어 있다!
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기간

2022년 9월 ~ 10월

수강 계기

PAP 블로그
데이터 관련 흥미로운 콘텐츠가 자주 발행되어서 PAP 블로그를 주기적으로 살펴보고 있는데 클래스 101에서 프로덕트 데이터 분석 강의를 런칭했다고 해서 믿고 결제했다. (좋은 콘텐츠는 새로운 콘텐츠다...)

좋았던 것

알찬 강의
강의에서 다루는 내용이 많은데 강의안 자체가 엄청 꼼꼼하게 정리되어 있다. 그리고 각 파트별로 담당자가 다르지만 강의의 구조가 개념-필요성-사례-주의사항으로 거의 유사해서 내용 전달이 안정적이었다.

아쉬웠던 것

실무 사례
워낙 방대한 개념을 다루다보니 일부 소강의에서는 실무 사례가 한 번도 제시되지 않는 경우도 있었다. 그래도 이 정도는 스스로 찾아보면서 내용을 보강할 수 있는 정도인 것 같다.

새로 배운 것

지표 위계 관리란 무엇일까요
: 지표를 드릴다운해서 구체화하는 방법은 알고 있었지만 지표의 하이라키를 설정하고 이에 따라 우선순위를 정할 수 있다는 것은 새로 배웠다. 물론 위계를 정해도 동등 비교가 어려울 것이라는 것은 강의에서 얘기해주지 않아도 알 것 같다.

데이터 분석을 통한 프로덕트 개선 아이디어 발굴
: 코호트 분석 실습으로 간단하게 시각화하고 분석 결과와 결론을 도출하는 방법을 배웠다. 블로그로 데이터 분석하기를 할 때 가장 중언부언했던 부분이라 이런 좋은 예시가 필요했었다. 실습 예시도 4개나 제공되고 퀄리티도 깔끔해서 템플릿으로 활용하기 좋을 것 같다.

인과추론이란 무엇일까요?
: 인과추론은 액션을 중심으로 인사이트를 도출하기 때문에 실행 가능성이 높은 접근 방식이다. 근데 강의에서는 인과추론을 실험 없이도 인과 관계를 파악할 수 있는 방법이라고 전제를 깔았는데, 인과추론 접근 방법론으로 가장 먼저 A/B 테스트를 제시하고 있어서 약간 앞뒤가 안 맞는 듯 했다. (다른 인과추론 방법인 potential outcomes 까지 포괄하는 설명이어서 그렇다고 이해했다)

한 줄 정리

데이터 분석의 영역을 문제 정의와 결론 도출로 나눈다면 이 강의는 결론 도출 방법론을 중심으로 약간의 액션 아이템 적용까지를 다룬다. (지표보다는 상관/인과관계 추론)

앞으로 할 것

• 장표를 보면서 추가로 알고 싶은 내용은 따로 블로그로 작성
• 목차와 장표 구성하는 방식 참고하기