에이블런 퍼포먼스마케팅 1일차 (5월30일)

에이블런 퍼포먼스마케 1일차 (5월30일) TIL

 

 

오늘의 학습 목차

오늘 배운 것을 크게 나누면 아래의 두 가지입니다.

 

1.데이터 리터러시의 기초적인 이론과 활용 사례

2.공공데이터와 파워 쿼리를 이용한 데이터 추출

 

데이터 리터러시의 기초적인 이론과 활용 사례

 

데이터 리터러시란?

데이터를 읽고 쓸 줄 아는 능력 데이터 사용 의존도가

높아지는 사회에서 인재가 갖추어야 할 능력 왜곡된

데이터 구분 능력 필요

 

데이터 리터러시의 하위 역량

기획 > 수집 > 이해 및 관리 > 분석 > 시각화

 

데이터 기획

• 정성적이고 추상적인 문제를 정량화하는 과정
• 가능한 한 구체적이고 정량적으로 가설 생성

데이터수집

• 내부(기업 데이터베이스)
• 외부(고객 니즈)
• 아이디어 기법 사용
• 6하 원칙 활용

데이터 관리

스트럭처 테이블

테이블로 잘 정리되어 있는 것(정형 데이터)

 

데이터 분석

데이터 분석 결과 유의미해야 된다

가설 검증이 가능해야 함

무엇을 알아낼 수 있는가?

내가 하는 작업에 적합한가?

 

데이터 시각화

어떻게 전달할 것인가?

한눈에 의미 파악이 되는가?

편향되지 않았는가?

 

시각화 사이트: Visual Vocabulary 활용

 

데이터 분석 활용 사례

 

해외

아마존: 물류 시스템

테슬라: 지인 추천 방식의 마케팅, 머신러닝 기반 기술 발전

나이키: 제품에서 문화의 영역으로 변화

자라: 다품종 소량생산, 빅데이터를 활용한 매장 재고 관리

 

국내

대구광역시 코로나 점검 빅데이터 활용

광산구 쓰레기 발생량 데이터 추적을 통한 민원 해결

 

당면한 비즈니스 성과에 집중

현업 종사자들과의 소통도 중요

비즈니스 성과 창출에 우선 집중하고 문제 해결 위한 데이터 구축

북극성 지표

팀의 목표와 방향, 성공을 가늠하는 중요 척도

 

북극성 지표 선정 방법

좋은 북극성 지표는 고객 가치를 반영한다

선행 지표가 좋은 북극성 지표입니다.

 

핵심 목표와 방향 설정의 필요성

고성과자 vs 저성과자

어떤 기업에서 성과가 높은 사람과 낮은 사람의 차이는 뭐가 있을지 조사해 봄

브라우저 차이 > 성과를 위해 틀을 벗어남

 

2. 공공데이터와 파워 쿼리를 이용한 데이터 추출

 

파워 쿼리에서 분석하고 싶은 웹상의 자료를 연결하고

원하는 데이터만 변환하여 엑셀 파일로 만드는 과정을 배웠습니다.

 

위키백과에서 데이터 추출

역대 그래미상 수상 내역 파악 

 

 

공공데이터 포털에서 데이터 추출

노원구 월계동 전월세 분석

 

교육 시 개선해야 할 점

새로 접하는 분야의 교육이라 용어가 생소해서 이해하기가 어려운 점이 있었습니다.

따라서, 이해하기 쉬운 설명과 함께 예시를 더 많이 들어주셨으면 좋겠습니다.

 

또한, 수업의 내용이 많아서 실습을 따라가기 힘들었습니다.

실습을 위한 추가적인 예제나 연습 문제를 제공해 주시면 좋겠습니다.

 

프로그램의 기능을 자유롭게 사용하기 위해서는

스스로 사용해 보며 익숙해지는 시간이 필수라 생각됩니다.

따라서, 수업 이외의 시간을 활용하여 프로그램을 계속

사용해 보며 익숙해지는 것이 좋겠습니다.