데이터쟁이

스타트업 다니다가 창업하는 시나리오 - 부제 ) 그냥 회사 잘 다니자....

2025-12-16T06:11:25Z

10여년을 스타트업을 다니다 보니, 창업하겠다는 친구들이 많았다. 유독 데이터 업을 해서 그랬던것일까, 다른 회사 데이터들 보다보니 될 것 같은 사업이 남들보다는 먼저 보였었나보다. 나부터도 그랬고.. 여러 종류들이 있긴 했지만, 대체적인 팩트 위주로 정리를 해보자면 아래와 같다. 1. 아직 세상에 없는 서비스!!? 내가 생각한 그것 보통은 이미 있

데이터 분석가가 가야할 길 - 백수 피하는 방법

2025-12-15T11:12:11Z

10년 넘게 데이터 분석가로 일해오면서, 저는 줄곧 '리터러시' 영역, 즉 숫자를 언어로 번역하여 의사결정을 돕는 역할을 수행해 왔다. 하지만 최근 몇 년간, 특히 AI 기술의 급격한 발전은 제 역할의 본질적인 부분에 대해 깊은 고민을 안겨주고 있다. 결과물을 그대로 복사할 정도의 퀄리티는 아닐지라도, AI는 이제 리포트 작성의 7할 정도를 깔고 들어갈

AI 시대의 데이터 리터러시 - 왜 모두가 데이터를 알아야하는가

2025-12-15T06:55:03Z

AI 시대의 데이터 리터러시: 왜 모두가 데이터를 알아야 하는가? 우리는 바야흐로 AI 시대에 살고 있으며, 우리의 일상은 인공지능 기술로 인해 근본적으로 변화하고 있다. 이 모든 혁신의 원동력은 바로 데이터(Data)이고. 과거에는 데이터 분석 능력이 특정 분야 전문가들만의 영역이었지만, 이제는 데이터를 읽고, 해석하며, 활용하는 능력, 즉 데이터 리

데이터 분석의 첫 삽

2023-11-02T00:29:29Z

데이터 분석가로 일하고 싶거나, 이미 현직에서 데이터 분석을 업으로 하고 있는 사람들이 갖는 업무의 애환에 대해 이야기해보고자 한다. 이제는 그 어느 하나 데이터 관련 직군을 채용하지 않는 회사가 없고, 관련 교육과정도 많이 생겼으며 학부 전공도 생길락 말락 하는 태동의 시기이다. (이미 생겼을지도..) 많은 회사에서도 찾고 하니 가끔 JD를 받아보거나,

쿠폰 플레이 - 충성고객 삽니다~~

2023-11-02T00:29:35Z

고객 보은 감사제 쿠폰 최대 10만 원 지급 생애 첫 고객 3만 원 쿠폰 지급 비일비재하게 볼 수 있는 마케팅 문구이다. 쿠폰으로 고객을 유입시키고, 충성고객으로 변모하는 뭐 그런 아름다운 벚꽃엔딩을 위한 프로모션이다. 이대로만 작동해주면 얼마나 좋겠냐만은 실상은 그렇지 못한 경우가 많다. 생애 첫 고객에게 지급되는 쿠폰은 좋다고 생각한다. 일

기획자와 (효과적으로) 협업하는 방법 - 데이터 분석가의 R&R

2023-11-02T00:29:41Z

경험상 사내 모든 팀과 협업이 필요했던 것 같다. 개발, 기획, 디자인은 두말할 필요 없고 데이터 적재 관련으로 법무팀까지도 협업이 필요했으니 말이다. 그중 서비스를 기획하는 부서와의 협업이 업무 대부분을 차지한다고 해도 과언이 아닐 만큼 밀접한 구도를 가지고 있다. 그렇다면 어떠한 협업을 보통 (혹은 궁극적으로) 하게 될까? 서비스 기획의 업무 프로세스

상관관계분석 1분컷 - Correlation analysis

2023-11-02T00:29:49Z

상관관계 - Correlation 두 숫자 간 얽힌 관계를 의미한다. 단 비교한 숫자는 연속인 배열의 형태이어야 하며 배열의 길이가 길어질수록 더 높은 상관관계 도출이 가능해진다. (2와 4의 상관관계는 뽑을 수 없지만, 10명의 키와 몸무게의 상관관계는 뽑을 수 있다는 말) 기본적으로 상관계수(Correlation coefficient, r)는 -1에서

데이터의 미래 - 우린 어디로 가는가

2023-11-02T00:29:54Z

데이터가 많다. 사방천지가 데이터다. 를 넘어, 이제 데이터가 홍수가 났다고들 한다. 그야말로 말 그대로 지천에 데이터이다. 출근길에 보이는 삼성역에 건물만 한 광고판에서 실사와 같은 고래가 움직이는 것만 보아도 구도와 재생시간이 아무 근거 없이 설정되었을 것 같지는 않고, 하물며 신호등이 꺼졌다 켜졌다 하는 것 하며, 은행에서 대기표를 뽑고 기다렸다가 내

꼬인 사고

2023-12-12T15:12:31Z

대학 강의를 가면 취업 문턱이 벌써부터 두려운 학생들이 거짓말처럼 매번 묻는 질문이 있다. "강사님, 강사님 하시는 데이터 분석일을 직업으로 삼고 싶은데 가장 필요한 스킬 셋(Skill-set)이 무엇일까요?" 아마도 SQL을 배우세요, GA부터 시작합시다, Python을 배우세요 같은 말을 기대했었을 것 같은데, 항상 그 질문의 대답은 "꼬인

평균의 함정 - 퍼센트 표기의 함정

2020-11-11T09:34:34Z

제목 참 그럴싸하다. 분석 업무를 수행하면서 (비단 분석'가'가 아니더라도, 수치를 관리하고 모니터링해야 하는 어느 포지션이든) 비일비재하게 있는 일인, 지표 정리할 때 수치들이 시계열 단순 리스트업이든 많고 많은 데이터들을 취합한다. 그렇다 보니 자연히 그 숫자들을 뭉치기 위해서 평균값과 같은 집계 함수(Aggregation Function - e.g.

차트의 장난 - Logarithmic Scale

2020-11-11T09:34:41Z

데이터베이스에서 추출된 데이터를 각종 시각화 툴을 사용하거나 간단하게는 엑셀로 후처리를 하곤 한다. 여러 테이블들로 피봇 데이터 정리를 하고, 시계열로 데이터를 뿌리거나 해서 데이터의 이해도와 전달력을 높인다. 주로 그렇게 작성된 데이터를 받아보게 되는 사람은 시각적으로 눈에 띄는 것들에 먼저 눈이 가게 되고 (일부는 그것만 발췌해서 보기도 하고..) 그것

인과의 오해 - Recursive

2020-11-11T09:34:47Z

가끔 리포트를 쓰다보면, 당연한 말을 장황하게 늘어쓰고 있는 나를 발견하곤 한다 고객의 연령이 올라갈 수록, 구매액과 구매빈도가 올라간다. 왜냐하면, 그들은 금전적인 여유가 점차 생기기 때문이다. 상대적으로 어린 층의 고객들에게는 저렴한 상품들은 노출시키는 것이 좋다. 그야말로 패착(敗着)이다. 일반적으로 사용자의 행동을 분석함에 있어서, 그

숫자를 글로 바꾸는 힘 - 데이터 분석가로서의 삶

2023-12-12T15:12:30Z

「 대리님 더보기 탭에서 각각 버튼들 클릭률 좀 뽑아주세요 」「 전부요? 」「 네 」「 기간은요? 」「 어.. 이번에 페이스북 광고 돌리기 전후로 한 보름쯤 비교하면 될 것 같아요 」「 운영체제별로 가를 까요?」「 네 연령대별로도 갈라주시면 좋고요 」 여느 회사에서 데이터 분석가, 데이터 담당자, 데이터 사이