데이터 분석 포트폴리오 관점에서
데이터 분석 포트폴리오 주제를 정할 때
많은 분이 이렇게 시작합니다.
“쓸 만한 데이터부터 찾아봐야지.”
그래서 케글이나 공공데이터 사이트에서
데이터를 먼저 고른 뒤 그 안에서 할 수 있는 분석을 찾습니다.
물론 연습 단계에서는 괜찮습니다.
하지만 포트폴리오가 자꾸 비슷해지는 이유도 여기에 있습니다.
좋은 프로젝트는 데이터보다 질문이 먼저입니다.
예를 들어 이커머스 데이터를 받았다고 해보겠습니다.
컬럼에
주문일, 상품명, 카테고리, 고객ID, 금액, 지역
이 들어 있습니다.
데이터부터 보면 자연스럽게
월별 매출
카테고리별 매출
지역별 매출
고객별 구매금액
을 분석하게 됩니다.
할 수 있는 분석은 맞습니다.
그런데 왜 이 분석을 했는지는 설명하기 어렵습니다.
데이터에 컬럼이 있어서 분석한 것에 가깝기 때문입니다.
반대로 질문부터 시작하면 같은 데이터도 다르게 보입니다.
예를 들어
“신규 고객이 첫 구매 이후 왜 다시 돌아오지 않을까?”
라는 질문을 먼저 정했다고 해보겠습니다.
그때부터 필요한 데이터가 보입니다.
첫 구매일
첫 구매 상품
구매금액
할인 여부
두 번째 구매 여부
재구매까지 걸린 기간
이제 데이터는
분석할 대상이 아니라
질문에 답하기 위한 재료가 됩니다.
질문을 먼저 만들 때는
세 가지를 생각해보시면 좋습니다.
① 회사에서 어떤 문제가 생겼을까
② 담당자는 어떤 결정을 내려야 할까
③ 그 결정을 위해 어떤 정보가 필요할까
예를 들어
장바구니까지는 많이 가는데 구매가 적다
→ 어느 단계에서 이탈하는지 확인
신규 고객은 늘었는데 매출이 정체됐다
→ 신규 고객의 구매 질과 재구매 확인
매출은 늘었는데 이익이 줄었다
→ 할인, 상품 구성, 비용 구조 확인
이렇게 시작하면
프로젝트의 목적이 훨씬 분명해집니다.
그다음에 데이터를 찾습니다.
완벽하게 맞는 데이터가 없더라도 괜찮습니다.
현재 데이터로 확인 가능한 것
추가 데이터가 있어야 확인할 수 있는 것
을 나누면 됩니다.
오히려 이것도 좋은 분석 연습입니다.
“이 질문에 답하려면
어떤 데이터가 더 필요한가?”를 생각하는 것 자체가
실무에서 중요한 능력이기 때문입니다.
포트폴리오 주제가 막힐 때는
데이터 사이트를 돌아다니기 전에
먼저 이런 문장 10개를 만들어보세요.
“왜 ○○가 감소했을까?”
“어떤 고객에게 ○○를 먼저 해야 할까?”
“어느 상품을 우선 개선해야 할까?”
“어떤 시점에 고객에게 다시 접근해야 할까?”
“어디에서 비용이 불필요하게 발생하고 있을까?”
그다음
이 질문에 답할 수 있는 데이터를 찾는 겁니다.
데이터 분석 프로젝트는
데이터→ 분석→ 결론
으로 시작하기보다
문제→ 질문→ 필요한 데이터→ 분석→ 판단
으로 설계해보세요.
좋은 포트폴리오는
좋은 데이터를 찾은 사람보다
좋은 질문을 먼저 만든 사람에게서 나오는 경우가 많습니다.
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