온라인 활동 시작 및 증진온라인 활동이 중요한 이유 1. 고용 기회 창출온라인 활동, 특히 LinkedIn과 같은 플랫폼에서의 활동은 잠재적인 고용주가 여러분을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. LinkedIn 프로필을 잘 관리하고 최신 상태로 유지하면, 채용 담당자나 인사 담당자가 여러분의 경력과 기술을 확인하고 새로운 기회를 제안할 가능성이 높아집니다. 2. 전문 네트워크 확장LinkedIn과 GitHub는 전문적인 네트워킹을 위한 강력한 플랫폼입니다. LinkedIn을 통해 동일한 업계의 전문가들과 교류하고, 업계의 최신 트렌드와 동향을 팔로우하며, 다양한 커뮤니티에 참여할 수 있습니다. GitHub에서는 코드 공유 및 협업을 통해 다른 데이터 애널리스트들과 실질적인 프로젝트 경험을 쌓고 학습할 수..

효과적인 데이터 구성데이터 구성 자신 있는 데이터 준비 데이터 구성 권장사항데이터를 구성할 때는 다음과 같은 권장사항을 따르는 것이 중요합니다:명명 규칙: 명명 규칙은 파일의 이름을 일관되게 지정하는 지침입니다. 파일 이름에 파일의 콘텐츠, 생성 날짜, 버전 등을 포함하여 설명적이고 논리적인 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "2024_06_Invoice_ClientName_V1.xlsx"와 같은 이름은 파일의 내용과 맥락을 명확하게 이해할 수 있게 합니다.폴더 분류: 데이터를 폴더로 나누어 조직화하면 관련 파일을 한 곳에 모아두어 쉽게 찾을 수 있습니다. 폴더는 프로젝트나 카테고리별로 나누고, 필요한 경우 하위 폴더를 사용하여 더 세부적으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어, "휴가2025" ..

데이터 탐색 데이터 수집세상 속 데이터 수집 데이터의 생성 방식온라인 활동: 매일 수백만 건의 문자 메시지, 이메일, 온라인 검색, 동영상 조회 등이 생성되며, 이 모든 것이 데이터입니다.디지털 사진: 온라인에 올라오는 모든 디지털 사진에는 픽셀 수, 색상 정보 등 다양한 데이터가 포함되어 있습니다.정보 수집: 정보를 수집할 때도 데이터가 생성됩니다. 이는 설문조사나 양식을 통해 이루어질 수 있습니다.데이터의 수집 방식설문조사와 양식: 예를 들어, 미국 인구 조사국은 국가 인구에 관한 데이터를 수집하여 다양한 공공 서비스에 자금을 지원하는 데 활용합니다. 이 데이터는 여러 비즈니스와 산업에서 사용될 수 있습니다.면접: 채용 면접에서는 양쪽 모두가 데이터를 수집합니다. 지원자는 회사에 관한 정보를 수집하고..

팀원과 이해관계자의 요구사항 사이에서 균형조정 팀 전반에서 요구사항과 기대치 간 균형 조정 이해관계자의 기대치와 데이터 애널리스트의 역할데이터 애널리스트로서 이해관계자의 기대치를 관리하는 것은 프로젝트의 성공을 위해 매우 중요합니다. 이해관계자의 요구를 파악하고, 그들과 효과적으로 소통하며, 그들의 기대를 충족시키는 것이 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있습니다. 이해관계자란?이해관계자는 프로젝트에 시간, 이권, 리소스를 투자하는 사람들로, 프로젝트의 결과에 직접적으로 영향을 받는 사람들입니다. 데이터 애널리스트는 이해관계자의 요구를 충족시키기 위해 노력해야 하며, 이를 통해 프로젝트의 성공을 보장합니다. 사례: HR 부서와의 협업다음은 이해관계자와의 협업 사례를 통해 기대치를 관리하는 방법을 설명합니다.프..

스프레드 시트 작업놀라운 스프레드시트 스프레드시트의 기본 기능과 활용1. 데이터 입력 및 정리데이터 입력: 스프레드시트의 셀에 데이터를 입력하고, 표 형태로 정리합니다.시트 관리: 여러 시트를 사용해 데이터를 분류하고, 각 시트에 다른 데이터를 저장할 수 있습니다.2. 기본 함수와 수식합계 (SUM): 여러 셀의 값을 더할 때 사용합니다.예: =SUM(A1:A10)평균 (AVERAGE): 여러 셀의 평균값을 구할 때 사용합니다.예: =AVERAGE(A1:A10)최대값 (MAX): 여러 셀 중 가장 큰 값을 찾을 때 사용합니다.예: =MAX(A1:A10)최소값 (MIN): 여러 셀 중 가장 작은 값을 찾을 때 사용합니다.예: =MIN(A1:A10)3. 데이터 시각화차트 만들기: 데이터 범위를 선택하고 차트..

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..