데이터 기반의
의사결정을 하기 위한 가설설정
[코드스테이츠 PMB 16기] W6D3
＃ 아래의 내용은 코드스테이츠 PMB 16기 과정 중 일간 과제를 수행하기 위한 학습 과정입니다.
＃ 학습 목표 1 : 실제 사용자 데이터 분석 도구를 원하는 목적에 맞게 선택할 수 있다.
＃ 학습 목표 2 : 고객 데이터 수집을 고려한 제품 기획, 관리의 업무를 파악할 수 있다.
＃ 오늘의 과제는 미완성 상태로, W6D4(내일)까지 과제가 이어집니다.
✔ 시작하며
어제까지 제품 속 고객 데이터 중 어떤 지표를 가지고 우리가 데이터를 분석할 것인지 방법론을(Lean Analysis) 고민했다면, 오늘은 이렇게 분석한 데이터를 어떻게 이해관계자들에게 공유하고 보다 보기 편한 방식으로 의사결정하고(Data-driven), 시각화(Visualize)할 수 있는 지 고민해보는 시간을 가져보려고 합니다.
(오늘은 의사결정을 위한 단계고, 시각화 작업은 D4과제(내일)에서 진행 예정입니다.)
제품마다 많은 데이터들이 있겠지만, 우리가 학습하는 입장에서 실제 제품의 데이터를 확보하는 것은 불가능에 가깝습니다. 그래서 정부에서 제공하는 공공데이터포털(https://www.data.go.kr/)에서 오늘의 과제에 활용할만 한 데이터를 찾고, 데이터 내용을 기반으로 가설을 세우고, 그 가설을 검증할 핵심 지표를 찾고, 그리고 어떤 방향으로 시각화화면 좋을 지 알아보겠습니다.
✔ 오늘 확인 할 공공데이터
공공데이터포털 사이트 내 검색 결과
지역별 전기차 충전소 현황 정보- 제공 기관 : 한국전력공사(이하 한전)
- 제공 내용 : 지역별 전기차 충전소 현황 데이터
- 최종 갱신일 : 2021.09.23
✔ 데이터를 기반한 가설 설정 및 데이터 시각화 방법
해당 데이터 내에는 파일 제목 그대로 '지역별 전기차 충전소 현황' 수치만 나와있어서, 실제로 가설 설정을 위해서는 추가적인 데이터 리서치가 필수적이었습니다. 그리고 가설을 기반으로 시각화를 위해서는 어떤 방법을 활용해야 하고 어떤 근거로 해당 시각화 방법을 고민했는지 정리해보았습니다.
가설 1
행정구역 별 인구밀도가 높을수록 전기차 충전소 개수가 많을 것이다.
확인 지표 : 인구밀도 수치
시각화 방법 : 다중 축 차트(Multi Axes Charts)
다중 축 차트 예시 (출처 : 모두의연구소)해당 시각화 방법으로 선택한 근거 : 해당 가설을 확인하기 위해서는 인구밀도 수치, 지역명, 전기차 충전소 개수, 연도 표기 총 5가지의 요소가 필요합니다. 다양한 요소를 한 차트에 표시하기 위해 다중 축 차트를 활용해야 할 것 같습니다.
가설 2
지역별 전기차 보급 대수가 높을수록 전기차 충전소 개수가 많을 것이다.
확인 지표 : 전기차 보급 대수
시각화 방법 : 선 차트(Line Charts)
선 차트 예시 (출처 : 모두의연구소)해당 시각화 방법으로 선택한 근거 : 연도에 따른 연속된 데이터 세트가 존재하고 있기 때문에, 선 차트는 이러한 데이터를 가지고 만들기 좋은 시각화 방법입니다.
가설 3
2016년 경남, 전남에 전기차 충전소가 많았던 이유는, 공공기관 지방 이전이 많았기 때문이다.
확인 지표 : 2016년 당시 지방 이전을 실행한 공공기관 수 또는 공공기관 인원 수
시각화 방법 : 지도 차트(Map Chart)
지도 차트 예시(출처 : 모두의연구소)시각화 방법 판단 근거 : 지역적 특성에 따른 변인이 존재하고, 지도 위에 색상으로 표현하는 시각화 방법이 가장 효율적이라 판단했습니다.
✔ 과제를 마무리하며
제가 선택한 데이터는 일반적인 IT 프로덕트가 아니라 인프라에 관한 부분이기 때문에, 학습했던 IT 프로덕트 관련 지표들(전환율, 재방문율 등)로 하기엔 적절한 지표가 아니라 판단했고, 별도의 지표를 설정했습니다. 그리고 가설의 내용을 기반으로 작성되었기 때문에 크게 이질적이지 않았습니다.
다만 제가 지금 진행하는 방법은 서비스 운영과 관련한 지표라기보다는, 현업에서 새로운 제품 아이디어를 찾는 과정에서 다양한 정보를 수집하고 가설을 설정하고 그 가설을 검증할 데이터를 찾는 과정에서 일어날법 한 일이지 않을까 싶었습니다.
내일 해당 내용을 가지고 시각화하는 과제가 남아있는데, 조금 걱정이 되는 것은 오랜만에 차트를 만들기 위해 여러 데이터를 가공하는 작업이 필요한 만큼, 시각화를 잘 할 수 있을까 하는 걱정이 조금은 됩니다.
하지만! 내일의 저는 또 그 나름대로 잘 할 것이라 믿고 내일의 저에게 맡기겠습니다!
