데이터 분석 포트폴리오를 쓸 때 자주 하는 실수 6가지
포트폴리오 작성을 조금 더 쉽게 하실 수 있는 팁을 공유해 드릴게요.
안녕하세요, 데이터리안 민주입니다. 데이터리안에서 운영하는 SQL 데이터 분석 캠프에서는 수강생 분들의 프로젝트 피드백을 해드리고 있습니다. 프로젝트 피드백을 계속하다 보니까 많은 분들이 자주 하는 실수가 눈에 띄더라고요.
”데이터 분석 포트폴리오를 써보고 있는데 이게 맞는 건지 잘 모르겠어요”
취업을 준비하시는 분들이 이런 고민을 종종 보내주세요. 데이터 분석 공부를 하는 많은 분들이 데이터 분석 프로젝트를 하실 텐데 다들 아마 비슷한 고민을 하시는 것 같아요. 이 글에서는 몇 가지 예시와 함께 자주 하는 실수가 어떤 것이 있는지 보여드리고, 어떻게 하면 이런 실수를 피할 수 있는지까지 알려드리겠습니다. 포트폴리오 작성을 조금 더 쉽게 하실 수 있는 팁을 공유해 드릴게요.
포트폴리오는 뭔가요?
본격적인 이야기에 앞서, 데이터 분석가로 준비를 이제 막 시작하신 분들이라면 포트폴리오라는 말이 생소하신 분들도 계실 수 있을 것 같아요. 포트폴리오는 ‘작업물을 모아서 보여줄 수 있는 모음집’입니다. 앞에서 이야기한 것처럼 데이터 분석 프로젝트를 하고 다른 사람들에게 보여주기 위해 그 내용을 정리한 문서라고 생각해 주시면 됩니다.
포트폴리오에는 분석의 목표, 결과, 근거, 진행 과정, 어떤 데이터를 썼는지, 팀으로 참여했다면 내가 기여한 부분이 어떤 부분인지 등을 적어주세요. 형식은 어떤 것이라도 상관없어요. 여러분이 편한 방식을 선택해 주세요. 저는 노션으로 작성했는데, 블로그에 올리는 분도 있고, PPT 장표로 작성할 수도 있고요.
좋은 분석을 했는지 못지않게 어떻게 보여주는지도 중요합니다. 포트폴리오를 쓰는 목적이 다른 사람들이 내 포트폴리오를 읽어보고 어떤 분석을 했는지 그 분석을 얼마나 잘했는지 알아봐 줘야 하는 거니까요.
1. 결과를 알아볼 수 없음
예를 들어, 그래프를 그리는데 제목이 없다거나 축이 없다거나 수치에 단위가 빠져있다거나 범례가 없다거나 하는 경우가 있습니다. 생각보다 정말 많이 하는 실수예요. 이렇게 되면 그래프에 있는 정보를 제대로 전달할 수가 없습니다.
나쁜 예. 그래프 제목, 축, 단위 없음
좋은 예표에 있는 컬럼명에 정보가 없어서 무슨 값인지 알아볼 수 없는 경우도 생각보다 자주 있어요. 열심히 분석한 결과를 잘 전달하기 위해서는 컬럼명도 구체적으로 작성해 주시는 게 좋습니다.
나쁜 예. 구체적이지 않은 컬럼명
좋은 예2. 헷갈리는 표현 쓰기
명확하게 표현해 주는 게 중요해요. 같은 의미를 나타내기 위해 비슷한 용어를 여러 개 섞어서 쓰고 있다든지, 영문과 한글 표기를 섞어서 하는 것도 읽는 사람의 집중력을 흐리게 할 수 있어요.
좋은 제목도 중요합니다. 프로젝트의 첫인상을 결정하는 만큼 신경 써서 정해주세요. 광고 카피처럼 창의력을 요하는 건 아니에요. 간결하게 필요한 내용을 모두 담아서 프로젝트의 핵심을 짚어주시면 돼요. 공개되어 있는 다른 프로젝트들을 많이 보시는 것도 도움이 될 것 같아요.
3. 기준을 정할 때 비즈니스적 설명 없음
분석을 하다 보면 기준을 정할 일이 참 많아요. 분석에서 가장 어려운 부분이기도 합니다. 우리 서비스의 리텐션을 보는 프로젝트라고 하면 리텐션의 기준은 뭘로 정할지, 방문이어야 할지 다른 액션이어야 할지, 또 일별 리텐션을 볼지, 주별 리텐션을 볼지, 월별 리텐션을 볼지 등등 정해야 하는 기준이 참 많습니다.
그런데 이 기준을 정하는 건 데이터 밖의 영역일 때가 많습니다. 우리 서비스의 맥락과 비즈니스 목표와 연결되는 부분이에요. 단순히 평균 재방문 주기가 일주일이니까, 라고 하는 건 좋은 기준이 아닙니다. ‘우리가 일주일에 한번씩 콘텐츠를 업로드하니까 일주일에 한번씩 재방문 하는지 살펴보자’ 는 식으로 비즈니스적 맥락이 있어야 좋은 기준을 정할 수 있습니다. 그래서 실무에서도 이런 기준은 데이터 분석가 개인이 혼자 세우기보다 팀 단위로, 혹은 더 큰 조직 단위에서 결정될 때가 많아요.
외부 데이터를 활용한 분석 프로젝트를 할 때는 데이터 밖의 상황은 주어지지 않기 때문에 당연히 이 부분이 어려울 수밖에 없을 거예요. 그렇기 때문에 가능하다면 현업에 종사하고 있는 분들께 물어보는 걸 추천드리고요. 그게 어려우시다면 관련 산업에 대해서, 분석하고 있는 지표에 대해서 리서치를 많이 해보시는 걸 추천드립니다.
4. 멋있는 툴에 연연하기
“데이터 분석을 시작하려는데 어떤 툴을 배워야 할까요?” 같은 질문을 정말 많이 받아요. 특히 시각화에 대해서는 유명한 툴, 멋진 툴로 작업을 해야 할 것 같다고 생각하는 분들이 많이 계신 것 같은데요. 멋진 툴을 쓴다고 좋은 시각화가 되는 건 아닙니다. 좋은 시각화는 도구를 가리지 않아요. 특정 툴을 내가 사용할 수 있고 그 능력을 어필하고 싶다면 프로젝트에 사용하시면 좋겠지만, 그게 아니라면 굳이 어려운 툴을 배워서 사용하실 필요는 전혀 없습니다.
프로젝트도 그렇지만 실무에서는 더더욱 어떤 툴을 썼느냐가 중요하지 않아요. 그 사람이 어떤 분석을 했고 어떤 결과를 냈는지가 중요하니까요. 실무에서도 간단한 시각화에는 구글 스프레드시트를 진짜 많이 씁니다.
5. 잘 모르는 내용에 대해 쓰기
멋진 분석 기법으로 프로젝트를 하고 싶어서 잘 모르는 분석 기법을 써서 프로젝트를 하면 오히려 잘 모른다는 사실이 보여서 마이너스가 될 수 있어요. 면접에서도 “왜 이 방법으로 분석하셨어요?” 하는 질문을 받을 수 있으니까 분석을 하면서 이런 부분도 염두에 두시면 좋을 것 같아요.
용어도 마찬가지예요. 이 사람이 이 용어의 뜻을 알고 썼는지, 잘 모르고 썼는지 포트폴리오를 읽어보면 보이거든요. 꼭 대단한 용어나 기술이 있어야 돋보이는 게 아니니까 그런 것에는 연연하지 않으셨으면 좋겠어요. 꼭 쓰고 싶다면 잘 찾아보고 쓰시는 걸 추천드려요.
6. 읽는 사람은 관심 없는 프로젝트 과정에 대해 서술하기
포트폴리오 작성에서 가장 중요한 점은 읽는 사람을 고려한 글쓰기를 해야 한다는 점이에요.
대표적인 실수로 읽는 사람은 관심 없는 이야기를 너무 길게 하는 경우가 있어요. 어떤 맥락으로 했는지 모를 EDA 한 내용을 몇 페이지에 걸쳐서 다 써놓는다든지, 프로젝트 과정에서 있었던 트러블 슈팅 과정을 세세하게 기록한다든지, 결론이 너무 뒤에 나와서 읽다 지치게 되는 경우도 있고요. 모든 과정을 세세하게 적는 마음도 이해는 돼요. 저도 취준생 때는 뭐라도 보여줘야 할 것 같고, ‘이 프로젝트 이렇게 열심히 했어요!’ 하고 보여주고 싶었거든요. 근데 읽는 사람 입장에서는 그런 정보가 뜬금없이 느껴진다거나 맥락 연결이 안 돼서 오히려 이해를 방해할 수 있어요.
반대로 읽는 사람에게 꼭 필요한 정보가 누락되는 경우도 자주 있어요. 아무 설명 없이 표나 그래프만 덩그러니 있다거나, 여기서 왜 갑자기 이 데이터를 보는지 흐름이 연결이 안 된다거나, 개인 데이터 분석을 하는데 분석의 배경이 되는 정보를 충분히 전달해 주지 못했다거나 하는 경우들이요.
이런 부분은 프로젝트를 작성한 사람 혼자서 보기에는 어려운 점이 많아요. 프로젝트를 하다 보면 나는 이 데이터에도, 이 분석 내용에도 너무 익숙해져서 어떤 설명이 더 필요하고, 처음 보는 사람은 뭐가 궁금해할지 알기 어렵거든요. 그럴 때는 이 분석 프로젝트에 참여하지 않은 사람, 데이터 분석에 대해 아예 모르는 사람에게 보여주고 피드백을 받아보는 것도 한 가지 방법이 될 수 있을 것 같아요.
포트폴리오의 완성도를 높이려면?
이렇게 자주 하는 실수를 모두 피하고 나면, 포트폴리오의 완성도를 높이면 더 좋겠죠? 데이터 분석 포트폴리오의 완성도를 높이는 팁 4가지에 대해서는 2월 세미나에서 이야기해 볼 예정입니다. 궁금하신 분들은 지금 신청해주세요!
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