서울 워킹 홀리데이

최근에 데이터 분석가로 일하면서 업무의 어려운 점들을 느끼고 어떻게 일을 잘 해낼 수 있을 지에 대한 고민을 하고 있다 세미나, 책, 강의 등 여러 경로를 통해서 정보를 얻으려 하고 있고 그 중에서 '빅데이터 사용 설명서' 책을 읽으면서 실제 업무를 할 때 느끼는 어려운 점에서 공감 가는 부분이 있어 정리해보려고 한다 “ 데이터로 결과를 내기 어려운 이유가 뭘까? ” 기업 내에서 데이터를 바라보는 관점의 차이가 있다 경영자는 데이터, AI 등 IT 트렌드를 따라가기 위해 의무감을 느끼며 IT부서에 TF를 맡기는데, 정작 IT부서만 진행하면 현업의 문제를 모르는 상태에서 무엇을 할 지 몰라 헤매는 상황이 생긴다 분석의 결과로 전략을 제안하는 것은 쉬운 일이 아니다 데이터는 현업의 문제를 해결하기 위한 도구..

1. 금융 상품의 종류 저축, 대출, 보험, 투자 2. 금융 상품의 특성 안정성 유동성: 바로 현금화 할 수 있는 정도 수익성 3. 금융 상품 종류별 특성 저축 상품 예적금과 같이 입출금이 자유로운 상품 안정성 ↑ , 유동성↑ (현금화가 쉬움) 저금리이면 수익성이 낮음 CMA 예금을 운용한 수익을 지급하며 유동성이 높음 (수익성↓) 투자 상품 수익성과 안정성이 변동이 심함 주식 기업이 사업자본금을 마련하기 위해 발행 투자자는 주식을 매입해서 기업의 지분 일부를 소유 손실도 감수해야 하기때문에 리스크가 있음 채권 돈을 빌렸다는 것을 증명하는 채무증권 기업이 사업자본금을 마련하기 위해 발행 일정 기간 후 돌려받음 저축이자보다 높음 펀드 투자전문가가 사람들의 돈을 모아 주식이나 채권 등에 대신 투자하는 것 보..

지난 번 포스팅에서 주니어 분석가에게 요구되는 하드 스킬과 소프트 스킬에 대해 정리했었다. 분석가에게 필요한 역량이 무엇인지 알았으니까 앞으로 금융 데이터 분석가로 계속해서 성장하기 위해 준비해 나갈 것들을 정리해보자. 1. 금융 도메인 공부 비즈니스를 이해하고 그 속에서 문제를 찾아낼려면 도메인이 중요하고 생각한다. 일반적으로 공채로 입사하면 영업점에서 근무하고 본사로 이동하는데 나는 영업점 경험이 없기 때문에 대체할만한 교육이나 자격증을 찾아보고 공부할 계획이다. 은행 텔러 수준으로 알아야 할 지 고민이 드는데 일단 큰 틀을 먼저 공부하고 세부 상품 별로 나눠서 준비해봐야 겠다. 금융감독원 https://www.fss.or.kr/edu/fem/eduProgram/view.do?menuNo=300003..

고객 여정을 파악하기 위해 AARRR 다섯 단계로 고객의 현주소를 파악할 수 있다 AARRR Acquisition(획득): MAU/DAU, 고객획득비용 Activation(활성화): 페이지뷰, 체류시간, 아하 모먼트 Retention(유지): 리텐션, 이탈률 Referral(추천): 사용자 댓글, SNS Revenue(수익): LTV(고객 생애 가치), 고객 당 평균 수익 좋은 이탈 기준의 조건 1. 최대한 빨리 이탈을 탐지한다 사용자가 서비스에서 이탈했는지 구분하는 이유는 이에 대한 대응을 빨리 하려는 목적이 크다. 마지막 접속이 1년을 넘은 사용자를 이탈 유저로 정의한다면, 이탈의 확실성은 크지만 이 정보를 통해서 할 수 있는 일이 없다 1년 전에 마지막으로 접속한 유저는 고객 재확보(reacquis..

인터넷의 원리 인터넷: 요청을 보내는 클라이언트(client)와 요청에 응답을 하는 서버(server)로 구성웹(www): 인터넷의 한 종류로 그림, 음악, 글 등이 어우러진 하이퍼텍스트(hypertext)를 중심으로 구성된다HTTP(HyperText Transfer Protocol): 웹에서 사용하는 통신 규약HTML(HyperText Markup Language): 웹 브라우저 상에 보이는 웹 문서를 표현하는 양식, 구조를 형성=> HTTP는 전송 방법이고 HTML은 파일 형식CSS: HTML에서 서식을 지정할 때 사용, 시각적 디자인과 레이아웃 표현JavaScript: HTML에 여러 가지 동적인 기능을 덧붙여주는 프로그래밍 언어, front-end HTTP웹에서 데이터를 주고 받는 방법에 대한 규..

주니어 분석가의 업무 주니어 분석가로서 할 수 있는 업무는 크게 데이터 추출 및 분석, 리서치 수행, 역량 강화를 위한 교육이라고 생각한다 타 팀에서 데이터나 분석 요청이 들어오면 요건을 정확하고 빠르게 파악해서 우선으로 처리해야 한다 또, 리서치를 통해 시장 환경을 파악하고 공식 보고서에서 어떤 부분을 참고할 수 있을 지 내용을 정리한다 주니어 분석가에게 요구되는 역량 하드 스킬 기술 언어 Python, sql, Tableau 과 같은 기술 언어 데이터 추출과 가공, 분석을 하기 위해서 기본적으로 1개의 언어는 할 수 있어야 한다 통계학 통계는 기술통계와 추론통계로 구분되는데 데이터 분석에서 EDA를 하기 위해서는 기술통계가 중요하다 기술통계에는 중심경향성 같은 내용이 있는데 관련해서 따로 포스팅 해야..

직관 vs 분석 직관 데이터 분석은 논리 비즈니스에서 직관과 논리 중에 어느 것이 더 맞냐 하는 것은 어려운 문제이다 데이터로 접근하는 방법이 마케팅에서 적용되지 않는 경우도 있고 혁신은 직관으로부터 나온다는 경우도 있다 때로는 논리보다는 직관이 더 잘 맞을 때도 있다는 것이다 그러면 우리는 왜 데이터 기반 의사 결정을 중요하게 생각할까? 데이터 분석은 의사결정 근거를 만들고, 그 근거로 의사결정자들을 설득한다 사람들은 직관적으로 받아들일려고 하지만 분석의 결과는 직관적이지 않다 직관은 대부분 포괄적인 성격을 띠고 있고, 각자의 상식에 기반한다 데이터 분석의 논리는 명확한 정의와 범위의 제한으로부터 시작된다 직관을 증명하는 수단 중 하나로 분석이 될 수도 있다 결론은 직관과 데이터 분석 능력 둘 다 활용..

영화나 상품 구매 후기, 배달에 대한 평가인 설문조사를 통해 얻는 평점은 어떤 함정을 갖고 있을까 설문조사의 함정 정성적인 것에 대한 수치 절대적인 기준이 없다 설문지가 매우 긴 경우 (설문 항목이 많아 사용자가 0~5점 분포를 다양하게 갖는 경우) → 정규화 등 점수 분포를 동일한 형태로 조절하여 대부분 5점을 주는지, 일부만 5점을 주는지 추정할 수 있다. 하지만 설문 문항이 많아야 하는 등 어려움이 있어 5점 분포는 참고자료로만 사용하는 경우가 많다 사용자 데이터 분류 (기록 주체에 따라) 행동 데이터 사용자가 직접 입력하는 데이터 상품 구매나 배달, 영화 등 후기와 평점에 대한 분석은 사용자 주관적인 편이라 편향이 있을 가능성이 높다 따라서, 고객 만족도를 구하려면 사용자가 입력하는 데이터 대신 ..

로그 데이터가 중요한 이유? 평균이 사라지고 있음 인구통계학적 특성 또는 사용자가 직접 입력한 데이터 보다는 사용자의 행동 데이터로 행동 페르소나 분석 사용자 개개인의 특성을 더 잘 나타냄 1. 로그 데이터(Log Data) 로그 데이터 - 행동 데이터 사용자가 서버, 웹 페이지, 어플 등 에서 행동한 이력이 데이터로 남음 date session id hitsequence page_name user_id duration 1 2023-01-01 11:00:05 1 1 메인화면 A 2 2 2023-01-01 11:00:07 1 2 상품 페이지 A 2 3 2023-01-01 11:00:09 1 3 상품 상세 페이지 A 4 2023-01-01 11:00:06 2 1 메인화면 B 1 5 2023-01-01 11:..

모수와 표본 1) 모집단 정의 → 2) 표본 정의 → 3) 표본을 구하는 방법을 고민 → 4) 데이터 수집 1) 전체 사용자의 구매 패턴 2) 2020년 12월 한 달 간 구매 사용자에 대한 구매 데이터 큰 수의 법칙 ‘표본의 크기가 충분히 크다면 표본평균은 모평균에 충분히 가까워진다’ 모수 값을 근거로 모집단의 형태를 추정 (모집단의 수치적 요약값, 통계값 ) 중심 극한 정리 로도 모집단의 형태를 추정 ‘동일한 확률분포를 가진 독립 변수 확률 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크면 정규분포에 가까워 진다’ 확률과 분포 확률: 시행 결과값의 평균을 0 ~ 1 사이로 나타낸 것 분포: 확률이 어떤 모습으로 퍼져 있는지를 나타낸 것 데이터가 없는 상태에서 확률을 구하고 싶을 때, 실험을 통해 데이터를 얻는다..