목차
데이터 애널리스트의 핵심 스킬
분석 스킬
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사실에 기반한 문제 해결과 관련된 품질 및 특성을 말합니다.
핵심스킬
호기심
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무언가를 배우고자 하는 마음 입니다.
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새로운 도전과 경험을 찾아 나서고 이는 곧 지식으로 이어집니다.
맥락 이해
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맥락
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어떤 대상이 존재하거나 발생하는 상황을 의미합니다.
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구조, 환경
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사물을 카테고리로 그룹화하는 방법과 관련된 분석 스킬을 말합니다.
기술적 사고방식
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대상을 더 작은 단계나 부분으로 나누고 체계적이고 논리적인 방식으로 처리할 수 있는 능력을 말합니다.
데이터 설계
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실제 데이터 베이스와 관련이 있습니다.
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정보를 구성하는 방법과 관련된 분석 스킬 입니다.
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명확하고 논리적인 목록을 설계하는 것을 예로 들 수 있습니다.
데이터 전략
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데이터 분석에 관련된 사람, 프로세스, 도구를 관리하는 일입니다.
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사람관리
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현재 문제의 해결책을 찾을 수 있도록 사람들에게 알맞은 데이터를 사용하는 방법을 알린다는 의미입니다.
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잔디 깎는 사람이 관련 기계의 사용 설명서를 읽는 것을 예로 들 수 있습니다.
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프로세스 관리
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해결책을 찾는 과정이 명확하고 접근 가능한지 확인한다는 의미 입니다.
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잔디밭을 걸어 다니면서 방해되는 요소들을 치우는 작업을 예로 들 수 있습니다.
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도구 관리
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작업에 적합한 기술을 사용할 수 있도록 한다는 의미입니다.
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잔디 깎는 기계를 확인하는 과정을 예로들 수 있습니다.
분석적 사고에 관한 모든 것
분석적 사고
문제를 식별하고 정의한 다음 데이터를 단계별로, 체계적으로 사용하여 문제를 해결하는 과정입니다.
다섯가지 핵심
시각화
정보를 보다 효과적으로 이해하고 설명하는 데 도움이 됩니다.
전략
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사용할 수 있는 데이터가 많기 때문에 전략을 수립하여 데이터를 통해 달성하고자 하는 목표와 달성 방법을 파악해야 합니다.
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수집하는 데이터의 품질과 유용성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
문제 지향성
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문제를 식별하고, 설명하고, 해결하기 위해 문제 지향성 접근법을 따릅니다.
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프로젝트 전반에서 해결해야 할 문제를 가장 우선시 하는 것입니다.
상관관계
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관련성과 비슷합니다.
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상관관계는 인과관계와는 다릅니다.
◦
데이터가 같은 방향으로 나아가는 추세를 보이더라도 반드시 서로 관련이 있는 것은 아닙니다.
거시적 사고방식과 미시적 사고방식
거시적 사고방식은 세부사항 뿐만 아니라 큰 그림을 볼 수 있는 사고방식을 의미합니다. 퍼즐 전체를 보는 것과 같습니다. 미시적 사고방식은 모든 측면을 살피기 때문에 계획을 실행하는 데 도움이 됩니다. 즉, 퍼즐을 구성하는 조각과 같습니다.
핵심 분석 스킬 살펴보기
왜 다양한 방식으로 생각할 줄 알아야 할까요? 데이터 분석에서 해결책을 찾기란 결코 쉬운 일이 아니기 때문입니다. 비판적으로 생각하여 알맞은 질문을 찾아야 합니다. 동시에 창의적으로 생각하여 예상치 못한 새로운 답을 얻어야 합니다.
애널리스트가 자주 묻는 질문은 ‘문제의 근본 원인은 무엇인가?’ 입니다. 근본 원인이란 문제가 발생하는 이유 입니다. 이는 ‘다섯가지 이유’ 라고 부르는 의문 기법을 통해 쉽게 파악할 수 있습니다. 이는 근본 원인을 밝히기 위해 ‘이유’ 를 다섯 번 묻는 것입니다. 다섯번째이자 마지막인 답을 통해 예상치 못한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
또 다른 질문으로는 ‘프로세스에서 놓치고 있는 부분은 어디인가?’ 입니다. 이를 위해 격차 분석이라는 기법을 사용합니다. 격차 분석이란 미래에 원하는 목표를 달성할 수 있도록 현재 프로세스의 작동 방식을 조사하고 평가하는 기법 입니다. 격차 분석에서는 일반적으로 원하는 목표와 비교하여 현재의 위치를 파악합니다. 그 다음에는 현재와 미래 상태 사이에 존재하는 격차를 확인하고 그 격차를 어떻게 메울지 결정합니다.
마지막 질문으로는 ‘이전에 고려하지 않은 것은 무엇인가?’ 입니다. 이 질문은 프로세스에서 누락된 정보나 절차가 있는지 생각해보기에 좋습니다. 결과적으로 더 나은 결정과 전략을 이끌어낼 방법을 파악할 수 있습니다.
단어장
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격차 분석: 향후 개선 기회를 파악하기 위해 현재 절차의 상태를 조사하고 평가하는 방법
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기술적 사고방식: 대상을 더 작은 단계나 부분으로 나누고 질서정연 하고 논리적인 방식으로 처리할 수 있는 능력
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데이터 설계: 정보가 정리된 방식
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데이터 세트: 하나의 단위로 조작하거나 분석할 수 있는 데이터 모음
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데이터 전략: 데이터 분석에 사용 되는 도구, 프로세스, 사람 관리
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분석 스킬: 사실 정보를 사용하여 문제를 해결하는 방법과 관련된 품질 및 특성
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분석적 사고: 문제를 식별하고 정의한 다음 데이터를 단계별로 체계적으로 사용하여 문제를 해결하는 과정