월간 데이터리안 세미나 5월의 리뷰입니다.
데이터 분석가는 어떻게 보면 혼자서 아무것도 할 수 없는 포지션입니다. 개발자들이 데이터를 쌓아주지 않으면, 분석 자체를 할 수도 없습니다. 그리고 마케팅 부서나 영업 관련 부서가 없으면, 아무리 기깔나는 분석을 해도 액션으로 이어지지가 않죠.
그래서 데이터 분석가에겐 타 직무의 협업자들과 커뮤니케이션 하는 역량이 필요합니다. 이번 데이터리안 월간 세미나에선 '데이터를 제대로 보여주는 법'에 대한 내용을 다루고 있습니다.
보고서
1. 보고서를 대하는 자세
데이터를 제대로 보여주기 위해서는 우선 상대방에 대한 배려가 필요합니다. 데이터분석가는 타부서와의 협업 많습니다. 관련 직무에 종사를 하고 있다면 비교적 전달이 쉽겠지만, 그렇지 않다면 용어에 대한 이해부터 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 설명해야 합니다.
그리고 보고서를 받아서 보는 당사자가 원하는 정보가 무엇인지에 집중을 해야합니다. 보고서는 내가 궁금한 것을 설명하고, 내가 얼마나 열심히 했는지를 어필하는 글쓰기가 아닙니다. 보고서는 상대방이 무엇을 알고 싶어하는 지에 대한 답을 하는 글쓰기임을 염두해두시길 바랍니다.
2. 보고서의 종류
| 구분 | 목적 |
|---|---|
| 현황 보고서 | (정보 제공) 상대방을 이해시키기 위함 |
| 기획서, 제안서 | (설득) 상대방을 행동하게 하기 위함 |
| 강연, 연설문 | (메시지) 상대방의 의견, 공감을 이끌어내기 위함 |
보고서는 위와 같이 목적에 따라 다른 명칭으로 부를 수 있습니다. 지금 내가 하는 분석이 어떠한 목적인지 이해를 하고 있어야 혼동을 줄일 수 있습니다. 만약 그렇지 못하면, 제안서인데 현황 보고만을 한다거나, 현황 보고서인데 계획과 제안에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
필요한 정보가 없는 것도 업무에 지장을 주지만, 필요 이상의 정보를 과다하게 제공하는 것도 업무에 혼선을 줄 수 있음을 이해하고 있어야 합니다.
3. 보고서 작성 예시 (with 데이터)
[ 목적 - 결과 - 제안 - 데이터 설명 - 근거 ]
이번 세미나에서 보고서를 작성하는 예시를 소개해주셨습니다. 처음 목적에서는 우리가 분석을 하는 이유를 담고 있습니다. 그리고 이에 대한 간단한 현황 요약을 결과에 담고, 우리가 액션을 취할 수 있는 대안들을 제안합니다. 보고서는 두괄식으로 작성하는 것이 좋습니다.
다음으로 데이터에 대한 설명을 합니다. 사용된 데이터의 기간과 범위, 데이터의 특이사항, 용어의 정의 등을 작성합니다다. 마지막으로 왜 앞에서와 같은 분석 제안을 했는지 이에 대한 근거를 제시합니다. 이 내용에서 어떻게 데이터 분석을 했는지 설명하면 됩니다.
4. 데이터 시각화 스킬
데이터 분석가는 분석 결과를 시각화하여 전달합니다. 시각화 방법은 여러 가지가 있습니다. BI툴을 사용할 수도 있습니다. Python이 익숙하신 분이라면 matplotlib이나 seaborn을 사용할 수도 있겠죠.
이 모든 도구들을 다 마스터 해야할까요? python으로 시각화를 하지 않고 구글 스프레드 시트만 사용한다면 기술적으로 부족한 것일까요?
사실 시각화 스킬이 얼마나 뛰어나냐는 것은 그렇게 중요한 부분은 아닙니다. 중요한 것은 데이터 분석의 내용이 얼마나 설득력 있느냐는 것입니다. 보고서를 읽는 사람들은 내용을 듣기 위해 온 것이지, 이쁜 그래프를 보려고 온 것이 아닙니다.
만약 데이터 분석가로 취업을 준비하시거나, 이직을 준비하신다면 우선 핵심 역량에 집중하시길 바랍니다. 데이터 시각화는 그 이후에 준비하는 옵션이라고 생각하시면 좋겠네요.
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본 게시물은 인프런 데이터리안 세미나 VOD 시리즈의 리뷰 글입니다. 세미나에서 인상적이었던 내용을 주관적인 해석과 함께 작성하였습니다. 본 내용에 대해서 더 궁금하시다면 세미나를 직접 들어보시길 바라겠습니다.
