데이터 분석 프로젝트 진행순서

최근 개인 프로젝트를 하고 있는데 어려움이 있다.

또한 기존의 데이터 분석 결과를 어떻게 포트폴리오에서 보여줘야 할지 잘 모르겠다.

그래서 오늘은 정리를 해보고자 글을 작성한다.

 

 

먼저 데이터 분석이란 왜하는걸까?

문제를 해결하기 위한 하나의 수단이다. 데이터를 통해서 문제의 원인을 발견하고 해결하기 위한 방법을 제시하기 위해서 데이터를 분석한다고 생각한다.

그렇다면 포트폴리오에는 나의 데이터 분석으로 문제를 해결할 수 있는 사람이라는 것을 알려줘야한다.

문제를 해결하기 위해서는 명확한 문제를 정의해야한다. 또한 데이터로 문제를 해결하기 위해서 데이터가 존재해야한다.

 

데이터 분석 프로젝트 진행 순서

1. 데이터 찾기	데이터 분석을 하기 위한 데이터를 찾기
2. 문제 정의하기	이 프로젝트에서 풀고 싶은 문제가 무엇인지 정의
3. 분석하기	데이터를 통해 문제의 원인을 찾고 분석
4. 보고서 쓰기	분석한 결과를 정리해서 보여줌

 

위와 같이 프로젝트를 진행하면 된다.

 

1. 데이터 찾기

 

먼저 데이터를 찾기 위해서는 다양한 플랫폼을 활용할 수 있다.

Kaggle,Dacon,공공데이터(공공데이터포털,서울열린데이터광장),Mode,공모전 등에서 데이터를 찾을 수 있다.

아니면 직접 수기로 데이터를 수집하는 방법도 있다.

 

2. 문제 정의하기

 

실무에서 데이터 분석을 하는 이유는 비즈니스를 성장시키고 매출을 올리기 위해서이다.

채용을 할 때 데이터 분석 프로젝트를 보는 이유는?

 

1. 데이터를 보고 문제를 해결할 수 잇는 사람인지

2. 어떻게 문제를 해결하는 사람인지

 

문제를 해결하는 사람이라는 것을 보여주기 위해서는 먼저 문제가 있어야한다.

 

명확한 문제 정의가 필요한 이유는 데이터에 있는 모든 인사이트를 찾아내는 것이 아닌,

이 데이터에서 근거를 찾아서 문제를 해결하기 위함이다.

 

실생활에서 나에게 필요한 것이나 실무에서 자주 푸는 문제를 풀기 위한 데이터 분석을 진행하면 된다.

예를 들어, 이커머스 주문데이터라면 매출이나 주문수를 올리는 것이다.

 

3. 분석하기

 

1. 프로젝트에서 풀고 싶은 문제 확인하기

2. 가설 세우기

3. 각 가설을 데이터로 확인해보기

- 데이터를 쪼개 보기

- 분석 프레임워크를 활용하기

 

4. 보고서 쓰기

 

포트폴리오의 구성 요소

• 분석 목표
• 결과
• 근거
• 진행 과정
• 데이터 설명
• (팀 프로젝트라면) 내가 기여한 부분

포트폴리오를 쓸 때 자주 하는 실수 6가지

 

1. 결과를 알아볼 수 없음
2. 명확한 표현 없음
3. 기준을 정할 때 비즈니스적 설명 없음
4. 멋있는 툴에 연연하기
5. 잘 모르는 내용에 대해 쓰기
6. 읽는 사람은 관심 없는 프로젝트 과정에 대해 서술하기

완성도를 높이는 팁 4가지

• 맞춤법 검사하기
• 일관성 있게 표현하기
• 액션 아이템 추가하기
• 한계점에 대해 언급하고 개선 아이디어를 이야기하기