Python

데이터 리터러시

sjy0074 2024. 12. 17. 18:12

1 데이터 리터러시

 

 데이터를 읽는 능력, 이해하는 능력, 비판적으로 분석하는 능력, 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력이다. 
데이터 분석의 시작단계는 문제정의인데, 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정하는 것이다.
예를들어 매출을 어떻게 늘릴 수 있을까? 는 모호하고 고객층, 제품 초점에 대한 명확한 지침이 없어서 데이터를 분석할 시 방향성을 잡기 어렵다. 
이런식으로 아래와 같이 구체적이어야 한다
- 지난 6개월 동안 25 - 35세 여성 고객층의 구매 전환율이 급격히 감소했다. 이 고객층의 전환율을 2%에서 5%로 끌어올리기 위해 어떤 마케팅 전략을 적용할 수 있을까?
    - 구매 전환율: 고객이 방문한 후 구매까지 전환됐는지의 여부
    - 구매고객수/방문고객수*100 = 구매 전환율(%)

2 문제정의 방법론


-MECE(Mutually Eclusive, Collcectively Exhaoustive) : 문제 해결과 분석에서 널리 사용되는 접근 방식으로, 문제를 상호배타적이면서 전체적으로 포괄적인 구성요소로 나누는 것이다.
-Logic Tree : MECE 원칙을 기반으로 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는데 사용하는 것으로, 상위문제로부터 시작하여 하위 문제로 계층적 접근이 가능하고 도표형식이라 쉽게 파악가능하다.

3 데이터의 유형


-정성적 데이터 
-정량적 데이터

4 지표 설정


문제 정의를 통해서 '어떤 문제를 풀고자 하는가?'를 정의했다면 , 지표는 '어떤 결과를 기대하는가?'에 대한 정량화된 기준이다.
주요 지표
-Active User 활성유저
-Retention Ratio 재방문율
-Funnel 퍼널
-LTV(Life Time Value, 고객평생가치)
**북극성 지표(여러가지 지표 중 서비스의 핵심)
: 제품 및 서비스의 성공을 정의하는 것이며 제품과 서비스가 유저에게 주는 core value를 가장 잘 나타낸 것이다. 장기 성장을 위해 필수적으로 모니터링 해야 한다.

*좋은 북극성 지표의 특징
-제품/서비스 전략의 핵심
-유저/고객이 제품/서비스에서 느끼는 가치
-회사의 사업 목표를 나타내는 지표 중 선행지표(후행X)

5 결론 도출


결과와 잘 구분해야 함 결론은 분석된 데이터 결과를 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰을 의미한다. 데이터에 기반한 해석, 추론 또는 권고사항을 포함함. 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것이다.
결과와 결론 도출 시에는 스토리텔링이 필요하지만 필요 이상으로 자신의 해석을 융합하면 안됨, 데이터를 통해 알 수 있는 범위에서만 생각해야 한다.