Chp1. 데이터분석 입문

목적
우수한 분석가는 데이터를 "볼" 수있어야한다 , 특정값이 증가하면 특정값이 증가하면 특정값이 내려가는것, 데이터의 flow 를 보는법을 키우자
ex)어떻게 해야 매출이 증진될까? (가격을 낮추면 마진이 떨어지고 가격을 높이면 매출 자체가 떨어질수 있다

본론

1.데이터 분석의 기본 절차
정의:문제의 정의

분해:문제를 다루기 쉬운 수준으로 분해하는것
ex)매출을 눌리자-->단골고객이 우리에게 원하는점은? , 가장 효과적인 프로모션은 무었일까?
질문,데이터의 분해로써 가지고있는 원시 데이터에서 필요한 정보를 추출하는과정
대조를 이용해서 중요 자료를 추출가능함 - 데이터 분석 요청가의 상황에 따른 개념 구축

평가:분석의 골자
분석의 시작은 분석가 자신의 가정을 명시적으로 밝히고 결론에 확신을 가지는게 중요함
**주관이 들어간 경우**
분석가에게 좋은점
데이터의 탐색 , 분석 목적을 알수있다
무리한 결론을 내리지 않는다
성공에 책임을 질수 있다
고객에게 좋은점
고객의 신뢰를 얻는다
분석가가 내린 결론의 한계를 이해하기 좋다
**주관이 들어가지 않은경우**
분석가에게 나쁜점
책임감없는 분석가로 보인다
기준이 되는 가정이 없어지는 사태가 된다
고객에게 나쁜점
데이터의 신뢰성에 의문이 생긴다
합리성이 부족하다고 느낄수 있다

최종 보고서 제작시 자신의 생각을 언급해서 보고서의 결론이 분석가의 어느 논리에 근거해서 파생되었는지 알수있다


결정:결심자에게 도움이 되는 형태로 정리해서 제공한다
보통 배경-->고객의 요구사항 정의 -->데이터분석 -->권고안을 제공한다

Q.만약 데이터가 잘못 분석되었다면?
A. 고객의 요구(멘탈모델)가 잘못되었는지 점검
즉 제공된 데이터에서 고객이 요구하는 데이터와 유사한,유츄 가능한 데이터가 있는지 먼저 확인한다

멘탈모델?
두뇌는 도구상자,멘탈모델은 도구로서 항상 멘탈모델을 명확하고 주의깊게 다뤄야한다, 멘탈모델은 현실을 보는 렌즈처럼 작용해서 잘못된 모델은 분석이 시작하기 전부터 실패하게되는 여지를 주기때문이다

*사람들이 잘못된 멘탈 모델을 가지는건 보통 발생하는문제
*멘탈모델의 중요 point 는 불확실한것(자기가 잘 모르는것)을 포함해야 구체화시킬수 있는 여지가 생긴다는것이다
*멘탈모델은 검증이 가능해야한다 ,모든 모델을 검증할수는 없지만 (시간관계상) 검증 방법론은 언제나 가지고 있어야한다, 멘탈모델이 준비되있다는건 "정의" 단계가 완료됫다고 볼수있다


*문제의 정의가 가장 중요하다 , 목적이 없는 데이터 분석은 목적없이 떠나는 여행과 같음
*데이터 분석이란 문제를 식별하고 해결하는것
*탐색적 데이터 분석 = 데이터의 목적을 찾기위한 분석