SQL / Data 분석 / 데이터 분석 보고서 작성

 

'지표' 라고 하는 것은, 성과를 평가하기 위한 기준으로, 데이터 분석을 위한 좋은 지표를 선택(혹은 도출)해야 한다.

 

1. 수치

즉,  숫자로 표현 가능한 '측정 가능한 지표'를 사용한다. 객관적이고, 명확한 의미를 찾기 위함이다.

 

2. 비율

수치 지표를 사용하는 것은 맞지만, 이를 그대로 사용하기보단 '비율'을 이용하는 것이 좋다.

데이터를 분석 하는 것은 데이터 자체를 보려고 한다기 보다는, 데이터를 '분석'해 가설의 기대 효과와 전망을 파악하기 위함이니까!!

 

3. 최소한의 지표

양치기는 데이터 분석에서 가장 의미 없는 단어가 아닐까 싶다. 의미 없는 지표는 데이터의 관리만 어렵게 할 뿐, 의미 있는 인사이트를 도출 시킬 수도 없다.

 

[ 데이터 분석 보고서 작성 절차 ]

기계적으로 요청하는 쿼리만 짜서 데이터를 '전달'하기만 하는 SQL 머신이 되지 않기 위해선(비하는 아니고... 개인 역량의 발전이 없을 것 같다),  유의미한 인사이트를 도출하는 것이 꼭 필요하다.

 

1. 가설 수립

좋은 가설을 정의하는 것은 굉장히 중요한 역량이다. 마케팅 이론을 공부하면 좋다고 한다. (?) -> 나도 필요한가?다양한 시각에서 질문을 하다 보면, 좋은 가설을 세울 수 있다.

가설은 결과를 내기 위함이 아니므로, 결과 중심적 가설은 지양하는 것이 좋다.

 

2. 가설을 검증하기 위한 지표 선정

가설을 검증하기 위한 지표는 보통 2-3단계 이상의 과정을 거쳐 결론에 도달한다.

따라서 가설에 관한 질문들을 바탕으로 여러가지 시각에서 데이터를 바라보는 능력을 키우는 것이 중요.

 

3. 지표 측정 및 분석

 

4. 분석 결과 및 결론(인사이트)

분석 결과를 통한 기대 효과와 전망도 생각하는 것이 좋다.