무료, 노코드 데이터 시각화 툴
나에게 맞는 시각화툴을 고르는 방법
노코드 분석 툴이란?
노코드 데이터 시각화(분석) 툴은 말 그대로 프로그래밍 언어를 사용하지 않고도 (=코드 작성 없이) 드래그 앤 드롭 또는 클릭 등으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있는 툴을 뜻합니다. 프로그래밍 언어와 전문 지식 없이도 고급 수준의 분석이 가능하기 때문에 데이터 전문가가 아닌 실무자들이 보고 자료 제작 또는 간단한 지표 확인을 위해 사용하기에 적합하며 비효율적인 작업 시간이 줄어들어 업무 시간을 효율화할 수 있다는 장점이 있습니다. 오늘은 데이터 활용이 주 업무는 아니지만 적절한 데이터 분석/시각화 툴을 찾고 계셨던 실무자들을 위해 주로 사용되고 있는 무료/노코드 툴들과 주요 특징들을 정리해 보았습니다.
다른 실무자들은 어떤 시각화/분석 툴을 쓰지?
무료 시각화툴 리스트-1 (진입장벽이 낮은 툴들 위주로)
#엑셀 #데이터스튜디오 #Flourish #HEARTCOUNT
1.1 엑셀
그림 인용: https://bootcamp.uxdesign.cc/excel-is-your-most-overlooked-design-tool-d5bbae988c92엑셀은 누구나 한 번쯤은 사용해 봤을 만한 스프레드시트 도구입니다. 테이블 형태의 데이터를 쌓고 정리하여 공유하기에 용이할 뿐만 아니라, 초보자도 쉽게 구현할 수 있는 다양한 시각화 기능을 가지고 있습니다.
엑셀에서의 시각화는 조금은 투박하고 막대 차트, 파이 차트와 같이 1차원적인 차트로만 구현이 가능하다는 생각이 들 수도 있을 텐데요. 위 이미지의 그래프들이 모두 엑셀로만 구현한 이미지라는 것이 믿어지시나요? 참고한 자료(원문: https://bootcamp.uxdesign.cc/excel-is-your-most-overlooked-design-tool-d5bbae988c92)에 따르면, 엑셀에서 제공하는 도형 및 사진 삽입 기능 등을 통하여 초보자도 쉽게 위 이미지와 같은 인포그래픽을 완성할 수 있다고 합니다.
이외에도, 데이터 분석에 필요한 시각화 기법들인 '상관관계 분석', '3차원 시각화' 등을 차트 기능 통하여 사용할 수 있습니다. 저희 하트카운트팀이 엑셀을 통한 데이터 분석/시각화 방법을 자세히 다룬 글도 발행되어 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
관련 글 읽기
https://brunch.co.kr/@bef6d2c23e1c413/45
1.2 구글 데이터스튜디오
그림 인용: https://www.webfx.com/blog/marketing/data-studio-templates/구글 데이터 스튜디오는 구글에서 만든 무료 시각화툴입니다. 무료 버전에서도 많은 시각화 기능들, 다양한 데이터 형식을 지원하며 대시보드도 생성할 수 있습니다. 쉬운 유저 인터페이스를 제공하고 있어 전문가가 아닌 초보자들도 쉽게 배울 수 있는 툴입니다. 또한, 무료 사용자도 대시보드 개수가 무제한이며 다양한 템플릿을 사용할 수 있습니다.
특히 GA(구글 애널리틱스)를 사용하고 있다면 더욱 유용한 툴입니다. GA에 로그인하고 데이터를 연결하면, 데이터 스튜디오에서 제공하는 다양한 마케팅 대시보드 템플릿을 활용 + 커스텀을 하여 자신만의 대시보드/시각화 차트를 손쉽게 만들 수 있습니다. GA 뿐만 아니라 구글에서 제공하는 모든 서비스(구글 시트, 유튜브 등)들의 데이터를 손쉽게 연동, 통합하여 시각화가 가능합니다. 따라서, 전문가가 아니더라도 조금만 툴 사용 방법을 익히면 템플릿, 위젯 등을 활용하여 웹사이트 트래픽 보고서, 유튜브 채널 보고서, 구글애즈 보고서/실시간 대시보드를 쉽게 만들 수 있음을 뜻합니다.
GA와 마찬가지로 액세스 권한 관리가 편리하여 대시보드/보고서를 누군가에게 공유할 때 편리합니다. GA에 로그인하지 않더라도, view가 가능하도록 하는 등 세부적인 공유 범위를 설정할 수 있습니다. 또한, 제공하는 코드를 이용하여 이메일 또는 웹 사이트에 손쉽게 시각화 차트를 임베드할 수 있습니다.
1.3 Flourish
flourish 홈페이지 : https://flourish.studio/examples/Flourish는 동적 차트를 생성할 수 있는 대표적인 무료 시각화 툴입니다. 사용자가 업로드한 데이터를 기반으로 동적 시각화를 생성할 수 있으며, 대시보드를 만들어 데이터를 한눈에 볼 수 있습니다. 다만, 한글 버전은 지원하지 않고 있습니다.
사용자는 제품에서 기본 제공하는 데이터셋을 이용하여 시각화 차트를 만들어보거나, 직접 데이터셋을 업로드하여 시각화할 수도 있습니다. 데이터를 새로 업데이트할 때에도 자동으로 기존의 값은 지워지고 새로운 값으로 대체되며, 서비스 내에서 엑셀 데이터를 직접 수정할 수 있어 편리합니다.
특히 차트를 영상으로 볼 수 있는 '바 차트 레이스(Bar Chart Race)' 템플릿이 유명한데, Java 기반의 템플릿으로 코딩 없이도 쉽게 데이터 차트 영상을 제작할 수 있습니다. 또한, 3D 위성 시각화 기능이 있어 물류 이동 등을 시각화할 수 있는 독보적인 기능도 가지고 있습니다. 이외에도 일반적으로 사용하는 라인 차트, 바 차트 등 다양한 차트 유형을 사용해 볼 수 있습니다.
무료 버전에서도 인터렉티브 기능들과 다양한 차트/그래프, 템플릿을 충분히 제공하지만 로고가 붙는다는 단점이 있습니다.
1.4 HEARTCOUNT(하트카운트)
클릭하여 GIF를 시청해보세요.HEARTCOUNT(하트카운트)는 국내 무료 시각화툴로, 증강 분석(Augmented Analytics) 기능과 시각적 발견(EDA) 기능을 제공하고 있습니다. 시각적 발견/시각화 기능은 홈페이지에서 바로 로그인하여 무료로 시작 가능합니다. HR, 매출(Superstore), 서베이 등 총 5개의 데이터셋을 기본 제공하고 있습니다. 개별 샘플 데이터셋의 USE CASE도 함께 제공하고 있어, 초보자도 쉽게 따라 해보며 툴을 익힐 수 있습니다.
시각화 기능의 경우 500,000건 이상의 개별 레코드 수준의 시각화가 가능하다는 점과 변수 자동 가공 기능이 있어 데이터셋 업로드만 하면 분석에 필요한 파생 변수가 자동으로 생성된다는 점이 장점입니다.
HEARTCOUNT에서 제공하는 변수 자동 가공 기능을 자세히 살펴보면 아래와 같습니다.
(위 움짤에서처럼) 날짜 데이터의 경우: 연/분기/요일/요일 유형/시간 단위로 쪼개어 변수를 생성
일반적인 수치형(숫자) 데이터의 경우: 1~10, 10~20과 같은 구간 그리고 상위 20%와 같은 Percentile(상대적 위치)으로 쪼갠 범주형 변수들을 자동 생성 +사용자가 직접 구간을 커스텀할 수 있음.
파생 변수 생성을 통해 사용자는 데이터 전처리 시간을 줄일 수 있으며 더 다채로운 EDA + 관계 분석이 가능합니다.
하트카운트의 유료 버전에서 제공하는 증강 분석(Augmented Analytics)은 사용자가 자연어로 질문하면, 자동으로 발견한 패턴을 요약하여 알려주는 기능을 뜻합니다. 이 기능은 유료 버전에서 사용 가능하며 사용자는 KPI(주요 지표)를 등록하고 KPI가 왜 변화했는지 요인(WHY)과 어떻게 하면 최적화시킬 수 있을지(HOW) 등 다양한 분석 결과를 자동으로 제공받을 수 있습니다. 통계적 유의미성을 함께 제공하고 모든 경우의 수로 분석한 후 가장 중요한 결과들을 우선으로 추천하기 때문에 비전문가도 전문성 있는 분석 자료를 생성할 수 있다는 장점이 있습니다.
마지막으로, 하트카운트는 초보자들을 위한 다양한 강의, 실습 예제, 슬랙 커뮤니티를 제공하고 있으니 관심 있으시다면 커뮤니티 공식 페이지에 방문하시어 콘텐츠들을 살펴보시는 것을 추천드립니다 :)
무료 시각화툴 리스트 2 (상대적으로 진입장벽이 높은 툴들)
#앰플리튜드 #파워 BI #태블로
2.1 앰플리튜드
그림 인용: AB180 홈페이지 (https://www.ab180.co/solutions/amplitude)앰플리튜드는 사용자를 코호트로 나누고, 사용자 행동을 분석할 수 있는(그로스 해킹에 유용한) 프로덕트 분석 솔루션입니다. 외국 툴이지만 최근에는 국내에서도 스타트업들을 위주로 구글 애널리틱스를 대신하여 도입하는 회사가 늘어나는 추세입니다. GA와 앰플리튜드가 어떻게 다른지를 구체적으로 다룬 글들은 구글에 검색해 보면 많이 찾을 수 있으니 참고해 보시길 바랍니다.
다시 앰플리튜드 이야기로 돌아와서, 잔존율, 이탈률 등 서비스 내에서의 고객 행동 데이터를 분석하고자 할 때 유용합니다. 앰플리튜드는 기본적으로 데이터 분석 언어인 SQL의 주요 문법을 활용한 서비스이며 서비스 내에서 데이터 전처리 수행 등 세부적인 분석을 수행하려면 SQL 기초 지식이 필요하기 때문에 위에 언급한 툴들보다는 진입장벽이 조금 있는 편입니다. 또한, 초기 설정과 설치가 타 클라우드 기반의 saas 툴들에 비하여 복잡한 편입니다.
노드 기반의 시스템으로, 사용자들은 다양한 데이터 소스를 연결할 수 있으며 데이터를 변환하는 것 또한 가능합니다. 사용자는 업로드한 데이터를 기반으로 동적 시각화를 생성할 수 있으며 다양한 차트 유형, 대시보드를 만들 수 있습니다. 앰플리튜드는 총 14가지의 차트를 제공하는데, 주로 이벤트나 사용자 라이프 사이클 추이, 퍼널 분석, 클러스터 분석 등으로 이루어져 있습니다.
다양한 공유 및 협업 옵션도 제공하는데, 사용자들은 생성한 대시보드를 다양한 파일 형식(+공유용 링크도 생성 가능)으로 내보내거나 웹 페이지나 블로그에 삽입할 수도 있습니다. 사용자들은 대시보드에 코멘트를 남기며 실시간 협업이 가능하고 Slack과 연동하여 알림을 받을 수도 있습니다.
무료 버전에서는 이벤트 개수를 월별 최대 1000만 건으로 제한, 제공 차트와 기능이 제한적입니다. 또한, 아직까지 한글 버전은 지원하지 않고 있습니다. 앰플리튜드는 퍼널 분석 면에서 Conversion Driver를 확인할 수가 있다는 점(= 어떤 이벤트가 유저의 전환을 이끌었는지 확인 가능함)이 파워풀하다고 여겨지고 있습니다. 하지만 유저 퍼널 분석에 초점이 맞추어져 있어 다양한 시각화 차트 생성 및 자유도 면에서 제한적이라는 단점이 있습니다.
앰플리튜드와 유사한 툴로, Mixpanel(믹스패널)이 언급되곤 하는데 Amplitude(앰플리튜드)에 비해 UI가 복잡한 편이지만 상대적으로 더 다양한 데이터 시각화 기능과 더 세분화된 유료 플랜을 제공한다는 장점이 있습니다.
2.2 파워 BI
이미지 인용: https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/consumer/end-user-basic-concepts?sourcePowerBI(파워 BI)는 엑셀 데이터를 기반으로 한 시각화 기능 및 대시보드 보고서를 지원하는 클라우드 서비스입니다. 어느 정도의 지식이 있는 숙련 사용자들이 사용하기에 적합하며 대량의 데이터를 처리하기에 적합합니다. 무료 버전(Power BI Desktop)에서도 데이터 원본 연결, 데이터 모델링, 대시보드 디자인, 데이터 시각화 기능 등 파워 BI의 기본적인 기능을 무료로 제공합니다.
파워 BI도 역시 연동할 수 있는 데이터 소스가 다양합니다. 엑셀 파일 업로드 외에도 데이터베이스, 웹사이트 등 연동을 지원하며 70종 이상의 커넥터를 무료로 제공합니다. 어느 정도 익힌 후 대시보드를 쉽게 만들 수 있으며 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.
이미지 인용: https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/consumer/end-user-basic-concepts?source파워 BI는 다양한 업종별 샘플/템플릿을 제공하여 초보자도 쉽게 툴에 익숙해질 수 있습니다. 또한, 리본 차트, 버블 차트(분산형 차트), 트리맵, 콤보 차트(바 차트 + 꺾은선) 등 다양한 시각화 차트 유형을 제공하여 사용자는 클릭만으로 자신에게 필요한 차트를 제작할 수 있습니다. 뿐만 아니라 '주요 영향 요인'을 그래프를 통해 시각화하여 보여주거나 AI 기반의 '빠른 인사이트 활용' 기능을 통해 자동 요약 결과를 나타내는 등, KPI(핵심 결과 지표), Metric을 효과적으로 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
무료 버전에서는 데이터 용량이 1GB로 제한되어 있으며 데이터 업로드 후 1시간마다 데이터가 갱신되어 번거롭다는 단점이 있습니다. 무엇보다 웹페이지를 통해서만 보고서를 공유할 수 있도록 되어 있기 때문에 보안이 필요한 데이터라면 유료 버전을 사용해야 한다는 단점이 있습니다. 참고로 파워 BI는 회사 또는 학교 계정으로만 회원 가입이 가능하며 설치형이기 때문에 개인 사용자가 사용하기에 불편함이 있을 수 있습니다.
2.3 태블로
태블로위키에서 제공하는 다양한 차트 샘플/템플릿들(https://tableauwiki.com/chart-gallery/)태블로는 대화형 시각화(EDA) 도구로, 다양한 템플릿을 제공합니다. 국내외의 다양한 사용자들이 생성한 USE CASE 및 템플릿을 참고할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 다양한 데이터 원본을 연결할 수 있으며 그래프 유형 간의 변환이 쉽습니다. 사용자가 커스터마이즈 하여 시각화할 수 있는 기능이 많아 자유도가 높은 대신 UI가 복잡하며 익히는 데에 시간이 필요합니다. 평소 엑셀 등 다른 툴을 통한 데이터 시각화에 대한 경험이 있는 사용자라면 금방 익힐 수 있으며 Quick 하게 데이터의 전체 모양을 이해하고 패턴을 발견하는 EDA(탐색적 데이터 분석) 작업에 적합합니다.
태블로는 바 그래프, 라인 차트는 물론 산점도(scatterplot), 히트맵, 트리맵, 워드 클라우드 등 다양한 시각화를 사용자가 직접 생성할 수 있으며 필터링, 대시보드 링크, 차트 상호 작용 등의 기능을 갖춘 대시보드도 사용자들이 자신들의 시각화 차트들로 구성, 자신만의 대시보드를 만들 수 있습니다.
파워 BI와 마찬가지로 무료 버전(Tableau Public)에서는 데이터 용량이 제한되어 있으며 고급 기능을 사용할 수 없다는 단점이 있습니다. 또한, 데이터 업로드 후 1시간마다 데이터가 갱신됩니다. 태블로는 신규 사용자들을 위한 2주 플립 러닝 형식의 '신병 훈련소' 프로그램을 제공합니다. 최근에는 슬랙과의 연동이 가능해져 공유/협업 면에서 더 편리한 사용이 가능합니다.
나에게 맞는 시각화툴을 고르는 방법
1. 분석을 얼마나 자주 하시나요?
시각화 툴을 선택할 때 고려해야 할 요소는 매우 다양합니다. 다양한 기능, 사용하기 쉬운 인터페이스, 예산 등을 고려해야 합니다. 이번 섹션에서는 이러한 고려사항 중 하나인 "분석을 얼마나 자주 하시나요?"에 초점을 맞추어 시각화 툴을 선택하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
분석을 자주 하는 경우, 빠르고 효율적으로 데이터를 시각화할 수 있는 툴이 필요합니다. 이 경우, 주로 사용되는 툴은 Tableau, Power BI 등의 툴입니다. 이러한 툴은 데이터를 빠르게 처리하고 복잡한 시각화를 생성할 수 있습니다. 특히 회사 차원에서 도입/구축되어 있는 솔루션을 이용한다면, 데이터를 그때그때 업로드하지 않고도 실시간으로 자동 업데이트되기 때문에 불필요한 시간을 줄이고 필요한 시각화만 수행할 수 있을 것입니다.
분석을 자주 하지 않는 경우, 접근성이 좋으며 사용이 쉬운 시각화 툴이 필요합니다. 이 경우, Google Data Studio, HEARTCOUNT 등의 툴을 추천드립니다. 이러한 툴은 비교적 적은 노력으로 간단한 시각화를 생성할 수 있습니다. HEARTCOUNT는 고급 분석 기능을 제공하는 유료 버전에서, 분석 주기에 따라 크레딧을 충전하여 저렴하게 사용할 수 있는 요금제를 제공하고 있으니 시각화와 KPI 자동 분석 모두 필요하지만 비용면에서 부담이 되셨다면 참고해 보셔도 좋겠습니다.
2. 데이터 분석/시각화에 대한 숙련도는 어느 정도인가요?
분석/시각화 툴을 선택할 때 고려해야 할 다른 요소는 분석/시각화에 대한 숙련도입니다. 자신에게 필요한 기초적인 기술과 개념을 익히고 나서는 도구를 사용하여 실제 데이터를 분석/시각화하면 됩니다.
분석/시각화에 대한 숙련도가 높은 경우, 더 복잡하지만 고급 수준의 기능을 제공하며 사용자의 자유도가 높은 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구에는 R, Python, D3.js 등이 있습니다. 이 도구들은 무료이지만 프로그래밍 언어나 전문 지식이 필요합니다.
숙련도가 낮은 경우라면, 더 간단하면서 사용이 쉬운(직관적인) 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Google Charts, Datawrapper, Flourish, HEARTCOUNT 등이 있습니다. 이러한 도구들은 사용이 쉽고 드래그 앤 드롭하여 시각화를 만들 수 있습니다. 또한, 다양한 템플릿과 차트 유형을 제공하므로, 초보자도 어렵지 않게 다양한 시각화 생성을 시도해 볼 수 있습니다. 사용자들은 서비스 내에서 제공하는 자연어 설명과 가이드, USE CASE 등을 활용하여 EDA 및 통계 분석에 대한 이해도/숙련도 및 기본 스킬을 익히며 데이터를 활용하고 해석할 줄 아는 능력을 기를 수 있습니다.
데이터 분석/시각화 추천 공부 방법
1. 데이터, 얼마나 잘 해석하시나요?
데이터 분석가/데이터 사이언티스트와 같이 데이터 다루는 일이 주 업무가 아닌 실무자들이라면, 프로그래밍 언어(파이썬, R), 데이터베이스 언어(SQL)를 배우는 것도 좋지만 우선 데이터를 잘 읽고 쓸 줄 아는 능력인 '데이터 리터러시'부터 갖추어야 합니다.
차트 혹은 인포그래픽과 같은 시각화 자료/데이터 분석 결과를 보았을 때 단순한 숫자의 변화량 외에 어떤 인사이트를 얻으실 수 있나요? 우리 주변의 다양한 시각적 자료들에서도 통계적 오류가 많이 있다는 것, 알고 계셨나요? 이러한 기본적인 데이터 해석 능력(데이터 리터러시)을 키우기 위해 기초 지식 습득이 필요합니다.
직장인이 아니더라도 데이터를 올바르게 읽고 쓸 줄 아는 능력인 '데이터 리터러시'는 필수적 역량으로 자리 잡고 있으며 다양한 국내외 서적, 강의, 블로그들을 통해 관련 내용을 접하실 수 있습니다. 데이터 분석과 시각화 능력 이전에, 데이터와 숫자를 보고 올바른 해석을 할 줄 아는 역량을 먼저 갖추어보세요. 기본적인 지식만 갖추어도 데이터 분석가들과 이야기할 때 훨씬 더 수월함을 느끼실 거예요.
하트카운트팀에서 제공하는 데이터 리터러시 관련 무료 교육 콘텐츠를 아래에 공유드립니다.
- 블로그 글
2. 데이터 분석의 시작은 EDA(탐색적 데이터 분석)
데이터 리터러시를 기르셨다면, 시각화를 통해 데이터에서 유용한 패턴을 찾아내는 행위인 EDA 능력을 길러보시는 것을 추천드려요. 흔히 알고 있는 Bar chart, Line chart 뿐만 아니라 Scatter plot, Box plot, Tree map 등 다양한 형태와 기법들로 데이터를 표현하고 유용한 사실을 발견해 보세요.
EDA를 통해 데이터를 이리저리 살펴보고 전체적인 모양을 차트에 표현한 후, 발견한 중요 사실들을 회귀 분석 등 고급 통계 분석을 통해 더 자세히 살펴보고 필요한 전략을 세우는(결론 도출) 플로우를 추천드립니다. 사실 데이터가 주 업무가 아닌 일반 실무자들이라면 위에 언급한 데이터를 왜곡 없이 해석하고 활용할 줄 아는 '데이터 리터러시'와 기본적인 EDA를 수행하고 이를 스토리텔링할 줄 아는 능력만으로 충분하다고 할 수 있습니다. 보통 고급 통계 분석은 전문가들(데이터 사이언티스트 등)에게 할당되는 경우가 많기 때문이죠.
그렇기 때문에 하트카운트팀에서도 EDA가 처음인 실무자들을 위한 다양한 난이도별 교육 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 더불어, 하트카운트의 모든 EDA 기능은 무료로 누구나 사용 가능하니 교육 영상들과 함께 사용해 보셔도 좋겠습니다.
하트카운트팀의 EDA 기초 교육 콘텐츠
- EDA 블로그
3. 데이터로 이야기하는 습관 들이기
기본적인 통계 용어/지식들도 갖추었고, EDA 기법들도 익히고, 시각적 자료도 잘 만드신다면 이제 하나의 스토리로 만들고 데이터를 설득에 활용할 줄 아는 Data Storytelling 능력을 기를 차례입니다.
데이터 스토리텔링 능력을 위해서는
1. 데이터 분석 커뮤니티들에서 다른 사람들의 분석 사례/아티클들 참고하기
태블로, 하트카운트 등 대부분의 시각화툴/솔루션 회사에서 다양한 활용 사례를 소개하고 관련 커뮤니티들도 많이 찾아볼 수 있습니다. 다른 사람들은 어떻게 데이터로 스토리를 완성했는지 많이 찾아보고 참고하며 공부해 보세요.
2. 아직 헷갈리는/혹은 낯선 데이터 분석 지식들이 있다면 추가 공부하기(ex. 인과 관계와 상관관계, 통계적 유의미성 체크 방법 등..)
3. 직접 데이터 분석 사례 작성해 보기
위에서 소개드린 무료 시각화툴들을 활용하여, 직접 데이터 분석을 수행하고 과정과 결과를 글로 작성해 보세요. 보통, 데이터셋을 먼저 정한 후 주로 살펴볼 점들(데이터에 대한 질문, 가설 수립) - 데이터 분석 내용 - 결론(Insights)과 같은 목차로 글을 작성하곤 합니다. 글로 정리하며 생각도 함께 정리되고 추가적인 질문 혹은 인사이트가 생길 수 있으니 자신이 없더라도 우선, 시도해 보시길 추천드립니다.
분석할만한 데이터셋(source)이 없다면, 시각화툴에서 제공하는 샘플 데이터셋으로 시작해 보거나 kaggle과 같은 사이트에서 데이터셋을 써치 해보시는 것을 추천드립니다. 하트카운트팀에서 괜찮은 샘플 데이터셋 사이트를 정리해 둔 페이지를 아래에 공유해 드리니 참고해 보세요.
마지막으로, 데이터 분석은 많은 사람들과 함께 할수록 더 빠르게 성장하는 분야입니다. 다양한 커뮤니티들에 참여하여 다른 사람들과 고민을 나누고 함께 프로젝트에 참여해 보세요. 하트카운트의 DATA HERO 커뮤니티에서는 다양한 정기/비정기 프로그램들로 데이터 관련 지식을 공유하고 함께 할 수 있는 커뮤니티 공간을 만들어나가고 있습니다.
오늘은 실무자들도 쉽게 시작 가능한 노코드, 무료, 데이터 분석 툴에 대하여 알아보았습니다. 분석 툴을 찾고 계셨던 분들께 조금이나마 도움이 되길 바랍니다. 저희 하트카운트팀도 더 많은 실무자들이 하트카운트/데이터 히어로 커뮤니티와 함께 데이터 활용의 주체가 될 수 있도록, 앞으로 더욱 양질의 콘텐츠와 프로그램, 서비스를 제공드리고자 노력하겠습니다 :D
참고자료
- https://www.webfx.com/blog/marketing/data-studio-templates/
- https://www.ab180.co/solutions/amplitude
- https://help.amplitude.com/hc/ko
- https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/visuals/power-bi-visualization-types-for-reports-and-q-and-a
- https://learn.microsoft.com/ko-kr/power-bi/consumer/end-user-basic-concepts?source=recommendations
실무자를 위한 데이터 자동 분석 솔루션, 하트카운트
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