데이터분석5 지표에 대하여(종류, 정의 프로세스, Metric Store) 현업 프로젝트에서 지표를 활용할 수 있게 정리한 글이다. 이 전 글인 문제정의 파트와 함께 보면 좋다. 인프런의 [카일스쿨] PM을 위한 데이터 리터러시(프로덕트 데이터 분석) 강의를 참고하였다. 목차1. 좋은 지표의 조건2. 지표의 종류3. 프로젝트 성공과 관련된 지표4. 지표 정의 Process5. 지표 활용 가이드6. Metric Store 좋은 지표의 조건Objective: 업무의 목적과 관련된 지표Measureable: 측정 가능한 지표Actionable한 지표: 지표를 토대로 행동을 할 수 있는 지표Understand: 누구나 이해할 수 있는 지표Specific: 정의를 명확하게 한 지표 다양한 관점으로 해석되지 않는 지표 지표의 종류Input MetricOutput Metrice을 구성하는.. 2025. 3. 19. 문제 정의 프레임워크 3가지(MECE, Logic Tree, So What) 복잡한 문제를 단순화 시켜 보다 쉽게 문제 정의를 할 수 있는 문제 정의 프레임워크 3가지를 소개하는 글이다. 목차1. MECE2. Logic Tree3. So What? Why So? 1. MECEMutually Exclusive Collectively Exhaustive의 약자로, 상호 배타적이면서 모두 합하면 전체가 된다는 뜻이다. 아래 이미지처럼 상호 배타적(ME), 집합적 완전성(CE) 2가지 조건을 모두 만족해야한다. 이 프레임워크를 사용하면 복잡한 문제를 단순화 시킬 수 있다. 예를 들어, 매출을 높여야한다는 과제가 주어졌다고 하면, 뭘 해야 매출이 올라가는지 모호하다. 이 때, MECE 프레임워크를 사용하면, 매출을 카테고리별로 작게 쪼갤 수 있다. 배달의 민족을 예로 들면, 크게 매장.. 2025. 3. 18. 컨버티드 - 닐호인 1. 대화1-1. 데이터를 다루는 3가지 원칙(선택과 집중)일단 시작하라- 당장은 모든 것을 최대한 간소하고 가볍게 유지할 것. - 데이터를 추가할 시, 구체적인 목적을 가지고 진행할 것.- 지금 가지고 있는 데이터를 어떻게 사용할 것인지에 초점사람에서부터 시작하라데이터는 사람에서부터, 곧 돈에서부터 시작해야한다.모든 고객의 이름을 알아두어라- 고객 이름 : 고객의 실제 이름, 이메일, 충성고객 프로그램의 고유 번호 등.- 이는 여러 개의 시스템에 존재하는 여러 명이 실제로 동일인임을 알아볼 수 있게 해준다.- 고객이 자기계정을 만들어 등록하도록 장려하는 인센티브를 시도해라.ex. 회원 정룔 콘텐츠 제공, 판매 촉진 행사 참가권 발행, 할인 쿠폰 발행 등- 고객의 이름 부르기 : 제목에 수신자 이름을 넣.. 2024. 11. 10. 구글 스프레드시트 데이터 분석 핵심 함수 5가지 구글 스프레드시트 데이터 분석 업무에 가장 많이 쓰이는 핵심 함수 5가지를 소개합니다. 계산을 한 번에 해주는 ARRAYFORMULA 함수부터 VLOOKUP, FILTER, QUERY와 같은 조건 검색 함수, 그리고 여러 파일을 연결시켜 주는 IMPORTRANGE 함수까지 설명합니다. 기본적으로 구글 스프레드시트에서 제공하는 함수들은 아래 사이트에서 전부 확인해 볼 수 있습니다. 본 블로그에서는 실무에서 가장 많이 사용하는 '조건에 맞는 데이터를 가져와 분석하는 함수'를 다루겠습니다. Google Sheets 함수 목록 1. 구글 스프레드시트 효율 끝판왕 함수 : ARRAYFORMULA함수 : ARRAYFORMULA(배열 수식) ARRAYFORMULA 함수는 배열 연산을 수행하기 위해 설계된 함수입.. 2023. 8. 27. 데이터 분석의 목적 및 프로세스 목차1. 데이터 분석의 목적2. 데이터 분석 프로세스3. 데이터 유형 데이터 분석의 목적위키백과에서는 데이터 분석을 다음과 같이 정의하고 있다. 데이터 분석(Data analysis)은 유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알려며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정이다. 데이터 분석은 여러 면과 접근 방식이 있고, 다양한 이름의 다양한 기술을 아우르며 각기 다른 비즈니스, 과학, 사회과학 분야에 사용된다. 오늘날 비즈니스 부문에서 데이터 분석은 의사 결정을 더 과학적으로 만들어주고 비즈니스를 더 효율적으로 운영할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 이를 세분화하여 나열하면 다음과 같다. 다양한 데이터 -> 분석 기법 활용 -> 문제 발견 -> 원인 파악 -> 해결 .. 2023. 8. 4. 이전 1 다음
