데이터 리터러시

데이터 리터러시 정의란? 

문맥(context)에서 데이터를 데이터를 읽고, 쓰고 커뮤니케이션 하는 능력

데이터 리터러시 단계는 아래와 같다.

1. 기획

2. 수집

3. 이해 및 관리

4. 분석 

5. 시각화

과정을 경험해보고 나와 가장 잘 맞는 단 한가지의 역량만 업그레이드를 잘 해서 내 것으로 만들어도 좋다.

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1. 기획

- 현재 문제가 무엇이고 나는 무엇을 하고 싶은 것인가?

- 문제 해결을 위한 가설 설정

- 내가 세운 가설이 적절한가?

단, 정성적인 가설은 정량적으로 치환하는 능력이 필요하다

예시: 대중교통 이용이 타 마을 대비 적은 마을. 왜 그럴까?
가설예시1: 정류장의 개수가 충분하지 않다
가설예시2: 버스비용이 비싸다
가설예시3: 버스기사가 불친절함

가설예시1,2는 값을 매길 수 있는 정량적인 예시이고,
가설예시3은 값을 매길 수 없는 정성적인 예시이다.

가설예시 3을 정량적인 값으로 변환할 수 있는 정량적인 가설예시를 세우는 능력이 필요하다.

2. 수집

어떻게 자료를 수집할까?

5wys

누가: 개인정보(생년월일, 성별, 거주지), 멤버십 등급, 성격, 학력, 주거형태, 연소득, 성향, 성격, 관심사, 자주하는 고민

언제: 연-월-일-시-분-초, 그 일자의 요일, 공휴일 여부 외, 일상적인 패턴

어디서: 매장이름, 주소, 상권, 위경도 외

무엇을: 제품 기준 정보, 카테고리

왜:...

기획과 수집 단계는 한 쌍이다. 기획과 수집 단계에서 가장 시간을 들여 많은 데이터를 생각하고, 3단계에서 추출하고 정제하는 단계를 거친다.1,2,3 단계를 압축해내는 과정을 반복하여 4,5단계로 진입한다.

*도메인이 중요한 이유*

전화 상담원을 고 성과자 저 성과자로 분리 했을때, 단 하나의 자료로 그들을 구분지을 수 있었다.
어떤 '데이터'가 그들을 구분 지을 수 있었을까?

=브라우저 종류: 기본 브라우저를 사용하냐 아니냐에 따라 성과가 달랐다.
(고객에게 버벅거림을 전달하느냐 아니냐)

3. 데이터 이해 및 관리

- 내가 수집한 데이터의 출처가 깨끗하고 사용 가능한 것인가?

- 데이터에 오류, 변수가 얼마나 포함되어있고 추가되지 않은 데이터는 없는가?

- 데이터의 양이 방대하다면 효율적인 관리를 위해 팀원 확보 필요

4. 분석

- 현재 데이터셋이 내가 하고자 하는 작업에 적합한가?

- 내가 세운 가설이 검증 될 수 있는가?

5. 시각화

- 데이터를 통해 찾아낸 의미를 어떻게 전달 할 것인가?

- 누구에게 어떤 방법으로 전달 할 것인가?

- 데이터를 모르는 사람도 한눈에 의미를 알 수 있는가?

- 제작된 결과물이 편향되지는 않았는가?

데이터를 시각화 할때 예쁜 디자인은 필요하지 않다. 룰에 따라 작성이 되어야 한다. 다만 심미성을 갖추면 금상첨화.

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