[데이터분석]데이터 분석가가 하는 일

1. 데이터 추출

다른 부서 혹은 회사에서 궁금해하는 지표 또는 비즈니스 결정에 도움되기 위한 지표를 추출하기 위하여 

SQL활용한 데이터 추출 역량 , 처리하고 가공하는 능력

 

2. 데이터 전처리

결측치나 이상치 제거, 혹은 가공

-> 개인적으로 가장 많은 시간을 쏟고 , 탐구하는 부분이 전처리였던 것 같다.

전처리 과정에 따라 결과물이 다르게 나오고, 그에 따른 인사이트가 달라졌던 것 같다.

 

3. 데이터 분석

예를 들어 전사가 기획한 이벤트가 효과적이였다면 수치적으로 얼만큼의 효과가 있었는지, 그 이유는 뭘지,

어떤 특성 고객에서 효과가 있었던건지 , 왜 상품을 구매했는지 등 

 

A/B 테스트를 설계하고 분석하는 것 또한 수행

통계지식과 더불어 Python 다루는 역량도 필요

 

 가설 설정부터 실험 설계, 실험 결과 분석까지 담당해서 A/B 테스트를 팀에 잘 정착시키는 일 수행

데이터를 통해 문제를 파악하고 그걸 바탕으로 사용자에게 더 좋은 경험을 주기 위해 기능을 계속 업데이트하는 방향 고려

 

+ 커뮤니케이션 역량

뽑아낸 인사이트를 타인에게 쉽게 설명해야 하고, 핵심만을 정확하게 이야기해야 하기 때문

 

 

가설로 분석하는 기법  -> 통계적 분석

 

• 비즈니스 의사 결정에 의미가 있을 데이터를 가져오기 => 도메인 지식 
• 조작할 수 있는 형태의 데이터를 가져오기 => SW 기술
• 데이터를 요약하기 => 수리 능력
• 요약된 데이터 이해하기 => 시각화
• 요약된 데이터를 의사결정권자가 이해할 수 있도록 돕기 => 커뮤니케이션 능력
• 의사 결정권자에게 영감주기 => 비즈니스 통찰력

 

※ 소비자 데이터의 추이를 보아라

 자사 브랜드의 판매 데이터, 홈페이지의 방문로그나 구매전환 데이터, SNS 자사 채널 데이터 등의 ‘소비자 데이터’를 활용할 수 있다. 

 소비자 데이터를 볼 때 가장 중요한 건 ‘데이터의 추이’를 보는 것이다. 추이는 시간의 경과에 따라 변화된 흐름, 경향을 나타낸다. 즉, ‘데이터의 추이’는 과거에서 현재까지 변화의 흐름을 보여주며, 경향성으로 미래에 대한 어느 정도의 예측을 가능케 한다.

A. 검색량의 변화 = 소비자의 관심 변화

ex) 소주 검색어를 입력하면 급상승 연관 검색어로 소주젤리가 뜬다. 실제 유튜버들이 소주젤리 후기 등 콘텐츠가 인기를 끌고있다. 그렇다면 주류마케터들은 이를 통해 마케팅을 기획할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다.

 

B. 쇼핑 클릭량의 변화 = 소비자 행동의 변화

 최근 SNS에서 “꾸안꾸"라는 단어가 많이 사용되어 이를 마케팅에 활용하고 싶다면, 네이버 데이터랩의 ‘검색어 통계’에서 ‘꾸안꾸’를 검색하면 된다. 1년 새에 쇼핑 클릭량이 증가하였다는 추세를 확인할 수 있다. 이 데이터를 근거로 ‘꾸안꾸’ 컨셉을 활용한 마케팅을 제안해볼 수 있다.

 

C. 카드 사용량의 변화 = 소비 심리의 변화

 

 네이버 데이터랩에서 지역 통계를 통해 ‘카드사용 통계’도 확인할 수 있다. ‘20대 여성은 무엇을 소비하고 있을까’를 확인해보면 20대 남성보다 상대적으로 ‘교육’에 더 높은 비중의 돈을 지출하고 있음을 확인할 수 있다. 20대 여성 타겟을 공략할 때 출발점으로 삼을만한 포인트가 된다.

 

D. 썸트렌드 =연관검색어 / 긍부정추이

 

' 썸트렌드’란 SNS(인스타그램, 트위터, 블로그 등) 및 뉴스 등 소셜 상의 데이터를 취합, 여론을 분석하여 다양한 정보를 제공하는 서비스다.  특정 키워드의 언급량 추이부터 연관어, 감성 분석 등을 통해 SNS상의 라이브한 반응을 엿볼 수 있다.

 

 여행을 검색해보면 ‘가고 싶다’ ‘짜릿하다’ ‘설레다’ 등의 감성을 확인할 수 있다. 또한 ‘새로운’도 높게 나타나는데 최근 소비자들이 그동안 경험하지 못한 새롭고 희귀한 여행을 갈망한다는 것을 데이터가 뒷받침해주는 것이다. 여행 관련 마케터라면 소비자에게 희귀한 여행을 주제로 한 마케팅 인사이트를 뽑아낼 수 있다.

 

 

E. SNS 소비자 인터렉션 = 호응 좋은 콘텐츠

 ‘소셜블레이드’에서는 유튜브나 페이스북 등 SNS 채널의 콘텐츠별 소비자 인터렉션(조회 수, 댓글 등)을 확인할 수 있다. 예를 들어 ‘무신사TV’ 채널의 URL을 입력하면 ‘무신사TV’의 콘텐츠 별 인터렉션을 확인할 수 있고, 반응이 좋은 콘텐츠를 통해 소비자가 어떤 콘텐츠에 반응하는지 알 수 있다.

 

F.  그 외에도‘OO 조사’, ‘OO 설문’, ‘OO 현황’, ‘OO 변화’ 등으로 검색해보면 소비자 데이터를 쉽게 발견할 수 있다. ‘빅데이터 뉴스’라는 곳은 데이터와 관련된 뉴스만을 제공하니 참고하면 좋다. 그리고 인스타그램의 ‘해시태그 검색량’도 소비자 관심을 보여주는 지표로 활용 가능하다. 특정 검색어의 해시태그가 10만 개 이상 넘어간다면 분명 그 검색어는 소비자들의 관심이 높은 것이다. 마지막으로 ‘구글’에서 데이터가 필요한 검색어를 ‘이미지’로 검색하면, 도표 이미지를 어렵지 않게 만날 수 있다. 이러한 도표 이미지는 데이터일 가능성이 높다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

출처: https://maily.so/queryaddict/posts/19e761

데이터 분석가가 하는 일

출처:https://platum.kr/archives/133978

데이터로 마케팅 가설의 설득력을 높여라!