데이터 분석/코없분: 코딩없이 분석하기4 어떤 데이터를 봐야 할까? - 지표 설정 오늘 처음 만난 사람에게 데이터를 보여주면서 '이것이 문제입니다'라고 말할 때 어떤 데이터를 활용해야 할까? 문제라고 정의한 것과 이를 설명하기 위한 데이터(지표)가 논리적으로 일치하지 않는 경우가 많다. '어딘가에서 그래프와 표를 수집해서 그로부터 내릴 수 있는 결론을 내리'는 접근법을 취하기 때문인데 이처럼 '데이터 중심'으로 분석하다 보면 단순히 데이터를 통해 알 수 있는 사실을 열거하게 될 뿐이다. 따라서 '목적 중심'으로 말하고자 하는 결론에 부합하는 데이터를 제시하기 위해서는 용어의 정의가 명확하고 설득력 있는지 목적과 문제, 결론과 활용된 데이터가 일치하는지 검토하여 적합한 지표를 설정해야 한다. 잘못된 지표 설정 사례 1. 문제 정의가 명확하지 않은 경우 문제: 고객 불편사항에 대한 개선이.. 2023. 2. 20. 야 너두 수요 예측 할 수 있어! - 이동 평균 데이터 분석은 예측이다 방향성, 대상, 목표, 규모, 패턴, 전략 수립 등 통찰을 원하는 모든 행위가 더 나은 내일을 위한 것이라면 데이터 분석은 모두 예측을 위한 행위라고 할 수 있다. 출처: 한 달 공부 데이터 분석(71p) 시계열 분석은 과거의 데이터를 바탕으로 미래의 상황을 예측하는 데이터 분석 방법이다. 시계열 분석 방법 중 가장 기본이 되는 이동평균법으로 매출 수요를 산출해보고 실제 해당 년도의 매출과 얼마나 일치하는지 비교해보려고 한다. 이동평균에 의한 수요 예측은 다음의 두 가지를 고려한다. 이동평균은 장기적인 예측보다 다음 차수의 예측값을 확인하는 데에 적합하다 이동평균을 구해 예측할 때는 언제나 예측값에 따른 변화와 실제 매출 추이를 비교하고 점검한다 필요 데이터 2 ~ 3개년의 월별 .. 2023. 2. 3. 왜 내가 한 데이터 분석은 그저 그런 것일까? - 문제 정의 “데이터 분석을 통해 상황을 파악하고 문제를 정의한다”는 말의 의미 갖고 있는 데이터를 적당히 만지다 보면 어떤 추세나 특징을 파악할 수는 있겠지만 이를 통해 알 수 있는 사실은 제한적이다. 그래서 이미 알고 있는 내용의 그저 그런 분석에 그치게 되는데 이 때 선행되어야 하는 것이 ‘문제 의식’이다. 문제 의식은 무엇을 알고 싶은지, 이를 확인할 수 있는 지표를 어떻게 정의할지, 확인한 사실로 무엇을 하고 싶은지 객관적인 주장을 합리적인 결론으로 도달하게 하는 문제 해결 중심의 사고방식이다. 특히 내가 가장 어려움을 느낀 부분은 현상과 문제, 원인을 구분해서 정의하는 것인데 이것도 앞서 연습한 가설-검증 방법 수립처럼 훈련이 필요하다. (사실 문제 정의 단계가 선행되어야 한다) 따라서 겉으로 드러난 현상.. 2023. 1. 30. 지표 개선은 어떻게 하는 거에요? - 가설과 검증 목표 지표가 있다는 전제하에 지표를 개선하기 위해서는 '어떤 액션이 지표에 영향을 주었는지' 확인해야 한다. 지표를 개선하려면 1) 달성하고 싶은 지표를 결정한다. 2) 사용자 행동 중에서 지표에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 행동을 결정한다. 3) 2)에서 결정한 행동 여부와 횟수를 집계하고 1)에서 결정한 지표를 만족하는 사용자의 비율을 비교한다. 예) [목표] 다음날 지속률을 개선하고 싶다 [가설] 다음날 지속해서 사용하는 사용자는 등록 당일에 특정 액션을 취하지 않을까? [검증] 등록 당일에 액션을 했는지 여부를 집계하고 다음날 지속률 비율을 비교한다 출처: 데이터 분석을 위한 SQL 레시피(301p) 돌려 돌려 말했지만 결국 특정 액션 여부와 횟수에 따라 지표의 결과가 어떠한지 액션과 지표의 관.. 2023. 1. 13. 이전 1 다음