데이터 기반 의사결정 효과적인 의사결정을 위한 데이터 활용 데이터와 의사결정의 관계우리는 데이터가 사실 정보의 모음이라는 것을 알고 있으며, 데이터 분석을 통해 중요한 패턴과 유용한 정보를 밝혀낼 수 있습니다. 이러한 과정은 정보 기반의 의사결정에 도움을 줍니다. 이제 데이터를 의사결정 과정에서 어떻게 활용하는지, 그리고 데이터 기반 의사결정과 데이터 직관형 의사결정의 차이점을 살펴보겠습니다. 데이터 기반 의사결정과 데이터 직관형 의사결정데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision-Making):정의: 데이터를 수집, 분석하여 객관적인 사실을 기반으로 결정을 내리는 방식입니다.사례: 식당을 선택할 때 '우리 동네 맛집'을 검색하고 평점 순으로 정렬하여 가장 평점이 높은 식당을 선택하는 것이..

데이터 기반 조치 데이터 애널리틱스 사례: Anywhere Gaming RepairAnywhere Gaming Repair는 고장 난 비디오 게임 시스템을 수리하는 출장 서비스 업체로, 사업을 확장하고 더 많은 고객을 확보하기 위해 데이터 애널리틱스를 활용한 사례입니다. 이 사례는 데이터 분석 과정의 각 단계가 실제 문제 해결에 어떻게 적용되는지를 잘 보여줍니다. 1. 문제 정의오너는 사업을 확장하려면 광고가 필요하다는 것을 알고 있었지만, 어떤 광고 방법이 효과적인지 몰랐습니다. 문제는 타겟층에게 도달할 수 있는 최적의 광고 방법을 찾는 것이었습니다. 2. 이해관계자와 협업데이터 애널리스트 마리아는 문제 해결을 위해 이해관계자와 협업했습니다. 이해관계자는 회사 오너, 커뮤니케이션 VP, 마케팅 및 파이..

비즈니스 애널리스트 : 데이터를 분석하여 비즈니에서 절차, 제품, 서비스를 개선하도록 지원합니다.비즈니스 인텔리전스 애널리스트 : 금융 또는 시장 분야의 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석합니다.데이터 애널리틱스 컨설턴트 : 데이터 사용을 위한 시스템과 모델을 분석합니다.데이터 엔지니어 : 분석용으로 다양한 소스의 데이터를 준비하고 통합니다.데이터 과학자(데이터 사이언티스트) : 기술, 사회 과학 분야의 전문 스킬을 사용하여 데이터 분석을 통해 추세를 발견합니다.데이터 스페셜리스트 : 데이터 베이스 또는 소프트웨어 시스템에서 사용할 데이터를 구성하거나 변환합니다.운영 애널리스트 : 데이터를 분석하여 비즈니스 운영 및 워크 플로의 성과를 평가합니다.   데이터 애널리스트데이터 과학자데이터 스페셜리스트문..

데이터 애널리스트는 데이터를 이해하기 쉽게 만들고 흥미롭게 보여주기 위해 시각화하고자 합니다.  데이터 시각화 계획 단계1단계 : 데이터 패턴 살펴보기2단계 : 시각화 계획3단계 : 시각 자료 만들기  선차트, 맵, 도넛차트, 막대그래프 등 다양한 시각화 도구를 사용하여 분석한 데이터를 효과적으로 표현합니다.  스프레드 시트의 시각화 도구를 사용하면 선 차트, 막대 그래프와 같은 간단한 시각화 자료를 만들 수 있으며,Tableau와 같은 고급 도구를 사용하면 대시보드 형식의 시각화 자료에 데이터를 통합할 수 있습니다.  프로그래밍 언어 R로 작업하는 경우 RStudio의 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.  스프레드 시트에서도 맵, 폭포형, 깔때기형 다이어그램 등의 고급 시각화 자료를 제공하고 있지만효과..

SQL 기초 구조적 쿼리 언어(SQL , 보통 '시퀄'이라고 읽음)를 사용하여 데이커 베이스를 사용할 수 있습니다.특히, SQL은 테이블에서 대규모 데이터 세트로 작업할 때 가장 유용한 데이터 애널리스트 도구 중 하나입니다.스프레드 시트보다 훨씬 바르게 대규모 데이터베이스를 조사하고, 텍스트(문자열)와 숫자를 찾아내고, 필요한 유형의 데이이터를 정확하게 필터링합니다.  쿼리 란?데이터베이스의 데이터 또는 정보에 관한 요청입니다.데이터베이스를 쿼리한다는 말은 SQL을 사용하여 질문이나 요청을 전달한다는 의미로 데이터베이스와 동일한 언어를 사용하면 언제든지 데이터베이스와 정보를 교환할 수 있습니다.   모든 쿼리 구문은 다음과 같습니다. SELECT : 반환할 열을 선택FROM : 원하는 열이 있는 테이블을..

데이터 구조화 테이블로 데이터를 구조화합니다.테이블은 행과 열고 구성되어 있으며, 각 행은 다른 관측값입니다.그리고 각 열은 해당 관측값의 다른 속성을 가지고 있습니다. 데이터 애널리스트가 사용하는 가장 일반적인 프로그램과 솔루션은 스프레드 시트, 쿼리 언어, 시각화 도구가 있습니다.  스프레드 시트(Microsoft Excel, Google Sheets)스프레드 시트에서는 다음 작업으로 데이터를 의미있게 구조화 할 수 있습니다.정보 수집, 저장, 구성, 정렬패턴 식별, 각 특정 데이터 프로젝트에 적합한 방식으로 데이터 통합그래프 및 차트와 같은 우수한 데이터 시각화 자료 생성 데이터베이스 및 쿼리 언어데이터 베이스는 컴퓨터 시스템에 저장된 구조화된 데이터 모음입니다. SQL(구조적 쿼리 언어)(MySQ..

데이터 라이프 사이클 계획 : 필요한 데이터 유형, 데이터 관리방법, 데이터 책임자를 결정합니다.캡처 : 다양한 소스에서 데이터를 수집하거나 가져옵니다.관리 : 데이터를 유지하고 관리합니다. 데이터 저장 방법 및 위치, 데이터를 저장하는데 사용하는 도구를 결정하는 일이 포함됩니다.분석 : 데이터를 사용하여 문제를 해결하고, 의사결정을 내리고, 비즈니스 목표를 지원합니다.보관 : 장기적으로 저장하거나 향후 참고를 위해 관련 데이터를 보관합니다.폐기 : 저장소에서 데이터를 삭제하고 데이터의 공유 사본을 모두 삭제합니다.  주의!데이터 라이프 사이클 6단계(계획, 캡처, 관리, 분석, 보관, 폐기)를 데이터 분석 라이프 사이클 6단계(질문, 준비, 처리, 분석, 공유, 조치)와 혼동하지 않도록 주의합니다.  ..