아티클 스터디 - 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 (4)

데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 | 요즘IT

데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 | 요즘IT

 

데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬

 

1. 사용 언어

• 데이터를 다루고 전처리할 수 있는 도구 ( SQL, 파이썬) 등을 사전에 익혀두면 좋음

2. 통계학

• 상관관계,회귀 분석, 인과 관계 등의 통계 개념은 EDA 단계를 진행할 때 활용되는 개념이라 사전에 학습해두면 좋음
• A/B테스트에서 활용되는 기초 통계학 내용도 익혀놓으면 도움이 됨

*EDA: 데이터를 시각화하거나 요약 통계를 사용해 특성과 패턴을 탐색하는 과정

*A/B테스트: 두 가지 버전(A와 B)의 실험군을 설정하고, 특정 지표(예: 클릭률, 구매율)를 비교하는 방법

3. 도메인 및 비즈니스에 대한 이해

• 어떤 산업을 선택하는지에 따라 풀어야 할 문제나 액션이 달라지기 때문에 기본적인 비즈니스 지표 및 KPI 성공 지표에 대해 알고 있어야 함

*KPI: 비즈니스 목표를 측정하는 데 사용되는 핵심 지표

4. 툴을 다루는 역량

• SaaS 툴이나 BI툴을 잘 다루면 데이터 기반 의사결정을 빠르게 할 수 있는 환경을 만들 수 있음
• 데이터 마트를 직접 설계하고, 자동화하는 방법까지 습득하는 것이 좋음

*SaaS 툴: 소프트웨어를 직접 설치하지 않고, 클라우드 기반으로 제공되는 서비스

*BI툴: 데이터를 분석, 시각화하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 소프트웨어

*데이터 마트: 특정 부서에서 사용할 목적으로 구성된 데이터베이스의 하위 집합

5. 업무 자동화와 데이터 엔지니어링

• 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리하고 개발자와 소통해야함
• 필요한 기능을 기획 및 테스트해야함

 

 

 

소프트 스킬

 

6. 커뮤니케이션 능력

• 데이터의 언어를 다양한 직무의 관점으로 바라보고 모두 이해할 수 있는 언어로 바꿔야함
• 드리븐 문화 조성

*드리븐 문화: 데이터 분석과 객관적인 결과를 기반으로 의사결정을 내리는 조직 문화

7. 협업 능력과 태도

• 통계학의 개념이나 용어를 잘 모르는 팀원들이 잘 이해할 수 있는 소통 방식과 태도를 갖춰야함

8. 문제 정의 및 문제 해결 능력

• 문제 정의 > 가설 수립 > 데이터 분석 > 문제 해결 순으로 진행
• 문제를 논리적으로 정의하고, 다양한 분석 방법론을 시도하는 것이 중요

9. 보고서 작성

• 누구나 잘 이해할 수 있는 비즈니스 보고서를 작성하는 것이 중요
• 분석 결과를 토대로 기획, 전략 단계까지 사업화할 수 있는 액션 아이템 구상해야함

 

 

 

데이터 분석가는 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 분석하며, 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 기술과 소통 능력을 겸비한 전문가를 말함

 

 

실무 적용 사례

1. 고객 세분화 (python + 통계학)

- 데이터를 기반으로 고객을 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 작업

- 마케팅 전략을 최적화하고, 고객 만족도를 높이며, 매출을 극대화하기 위해 사용됨

• 1. 데이터 전처리 : Python의 pandas를 활용하여 고객 구매 데이터를 정리
• 2. 군집 분석 : K-Means Clustering으로 고객 그룹화
• 3. 결과 시각화: matplotlib으로 그룹 특성을 시각화
• 4. 실무 활용: 각 그룹에 적합한 마케팅 전략 제안

* K-Means Clustering : 데이터를 k개의 그룹으로 나누는 비지도 학습 알고리즘

 

2. 협업을 통한 프로젝트 성공

개발자, 디자이너, 마케팅 팀 간 데이터 해석의 간극이 발생한 상황에서

• Python과 Tableau를 활용해 데이터를 시각적으로 명확히 표현
• 비기술적인 언어로 결과를 설명하며 팀 간 이해도 증진

* Tableau: 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 BI도구

 

 

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