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Study17

2024년 회고. 매일 무언가를 했다면, 지나고 보면 무언가는 쌓이지 않았을까? 2023년 - 데이터분석 업무를 처음 시작하는 해의 회고 2024년을 지내며 스스로에게 자주 던졌던 질문이 있다. 나는 매일 무엇을 하고 있을까? 이게 무엇을 위한 걸까? 혹은 매일을 그냥 보냈다면, 그 이유는 무엇일까? 이런 고민들을 반복하며, 내가 했던 일과 그로부터 만들어진 생각들에 대해 되짚어 보았다. 돌아보니 사소한 일이라도, 그것조차 나를 만드는 시간이었다는 생각이 든다. 그래서 이번 회고의 제목으로 '매일 무언가를 했다면, 지나고 보면 무언가는 쌓이지 않았을까?'를 남겨본다.2024년 회고를 쓰려니, 작년보다 시간이 더 걸린다. 이유를 생각해 보니, 2023년 회고 때 작성했던 일자별 타임라인이 꽤 유용했기 때문이다. 올해는 그 타임라인을 정리하는 데 시간을 들인 덕에, 지나간 시기를 되돌아.. 2025. 1. 5.
경영정보시각화능력을 보고(feat. 필기, 실기 합격했음) 왜 이 시험을 치게 되었는지(사실 이 부분은 마지막 문장을 위한 나만의 백그라운드를 남긴 글이라, 공부 정보를 보려면 스킵..!)2023년 하반기 ~ 2024년 상반기에는 시각화 및 대시보드 업무에 초점이 맞추어져 있었다. 데이터분석이라는게 익숙하지 않은 회사라면, 회사 내 사람들에게 데이터분석을 전할 때 ‘시각화’란 제일 잘 보이면서 쉬운 접근 방법 중 하나라고 생각한다. 왜냐하면 어느 부서든 월별 막대그래프를 한 번쯤 그려보고, ‘지표’라고 부르지는 않지만 매일 확인해야 할 수치들이 있기 때문이다. 그렇기 때문에 첫 업무로 시각화와 대시보드를 잡았었다.사실 태블로도 수업 들으며 조금, 신병훈련소를 들으며 익힌 기능이 조금이었다. 그리고 태블로 컨설턴트 직무의 지인들을 보면, 나의 대시보드는 기초가 잘.. 2024. 12. 22.
데이터 산출 쿼리에서 간과했던 부분들 (feat. 영업일, 누더기 쿼리의 시작) 최근 분석용DB 중 생산량 테이블 구축을 완료했고, 생산량 테이블을 활용하여 생산량 보고 자동화를 한 업무가 있었다. 생산량 보고를 위한 쿼리 작성 시 간과했던 부분(=영업일 개념을 반영하는 것)과 또 쿼리 수정이 필요할 때 고민이 되었던 현실(=빠른 수정 vs 더 나은 쿼리)을 기록해두고자 한다.(*아래 내용은 실제 업무 내용을 각색 또는 간소화해서 작성) 1. 쿼리 작성 시 간과했던 영업일, 생산 가동일 조건현재 회사는 제조회사이고, 생산량과는 '영업일, 생산가동일'이란 일자 개념이 연관 있다. 처음에는 영업일만 고려하여 케이스별 추출 조건을 작성하였으나, 추가적으로 중요한 '생산가동일' 개념을 놓쳤다는 것을 발견하였다. 처음에 고려했던 케이스 + 놓친 케이스, 선택할 수 있는 해결 방안과 예상 결과.. 2024. 11. 23.
분석 1년차에 돌아보는 보고에 대한 생각(feat.보고혁명 책 리뷰) 서론현 회사에 다닌지 1년이 되었다. 첫 날의 우당탕탕 보고 ~ 최근 늘어난 간이 보고를 거쳐오며, 보고에 대한 고민을 많이 한다. 내가 보고를 잘 하고 있는 것일까? 더 나은 보고를 위해서 어느 부분을 고려하면 좋을까? 란 생각을 늘 하게 된다. 좋은 팁이 있을까 싶어 '보고혁명' 책을 읽었다. 읽으며 내가 했던 실수가 생각나기도 하고, 고치면 좋을 부분도 생겨 인상 깊은 페이지들을 인용해 적어보았다. ※ 읽은 책 정보책 제목 : 보고혁명 : 현직 팀장들이 검증하는 실무 보고서 작성법저자 : 이성윤출판 : 한빛미디어 보고에 대한 생각들1. 보고는 간단명료하게 / 가끔 절충p.24 보고를 받는 사람은 내가 작성한 모든 내용을 자세하고 꼼꼼하게 정독할 시간이 없다. ... 꼭 필요한 내용을 포함했지만 장황.. 2024. 7. 28.
실무에서 SQL의 필요성을 느끼고 공부하는 글 (feat. SQLD, 책, 유데미강의(지원)) 1. SQL의 필요성을 느끼다 1.1 파이썬만 열심히 공부했는데, 실무에서는 SQL을 많이 쓴다고? 취업 준비를 할 때, 현업 분에게 포트폴리오 첨삭을 받은 적이 있다. 실무에서 SQL을 굉장히 많이 쓰기 때문에 해당 스킬셋과 관련 내용을 앞 부분에 배치한 부분이 좋았다고 했다. 당시에는 '그래도 분석은 파이썬 아닌가?'일 정도로 파이썬의 세계만 접해봤기에 SQL을 실무에서 많이 쓴다는 것이 와닿지 않았다. 이제는 취직한 친구들과 만나면, SQL 활용이 생각보다 훨~씬 많다는 이야기를 한다. BI 업무에도 원하는 데이터를 가공 및 연결하기 위해 간단한 SQL 쿼리를 작성하고, 데이터 추출/전처리/필요한 집계 테이블 구성에도 SQL 쿼리를 요청하거나 작성한다. 1.2 SQL 공부를 결심한 계기 - 내가 필.. 2024. 4. 14.
[태블로] 우린 답을 찾을 것이다. 가벼운 대시보드 진행 과정(ft. 태블로 캘린더차트 주차 수정) 서론 일별 batch를 위한 태블로 대시보드 요청이 들어왔다. 회사에서 주요하게 보는 생산부의 일일 생산량을 C레벨에서 보길 원했기 때문이다. 해당 과제를 진행한 흐름과 고민을 했던 구현 한 가지를 나눠보고자 한다. 본론 - 업무 진행 과정 1. 요구 조건 파악 나에게 주어진 요구조건은 아래와 같다. (만약 대시보드 요청이 처음인 부서라면, 아래의 요청도 없을 경우가 많다.) 한 페이지에 너무 많은 내용이 담기지 않게 연 CAPA와 월 목표량 표시 2. 가안 구상 (+추출할 데이터 형식 구상) 사실, 처음부터 자세하게 구상하면 소모되는 시간이 덜해서 좋을 것이다. 하지만 대시보드를 통해 보고 싶은 것이 있지만, 어떻게 보면 좋을지 요청부서 or 요청자가 가늠을 못하는 경우가 많다. 그래서 항상 가볍게 가.. 2024. 3. 31.
한 개의 데이터셋을 가지고 할 수 있는 분석들 (거래처 분석) 1. 서론 회사 내 데이터분석이 익숙하지 않을 때, 분석이 무엇인지 제시해야 할 수 있다. 분석을 제공할 부서에 제시할 간단한 분석과 추가 분석 요청사항을 어떻게 뽑아내면 좋을까? 2. 거래처 분석 파고들기 2-1. 사용할 데이터셋 : 견적주문데이터 물건을 제조하면, 소비자 or 거래처는 견적서를 요청하고, 견적서에 따라 주문을 넣는다. 2-2. 분석 흐름 세우기 견적주문 데이터를 훑어본다. 총 주문 금액을 통한 매출 흐름은 이미 있는 자료일 것 같다. (없다면, 함께 진행) 견적주문 데이터에서 활용할 수 있는 컬럼은 ‘지점’, ‘거래처명’, ‘견적건수’, ‘주문건수’, ‘견적금액’, ‘주문금액’, ‘등록자’일 것 같다. 데이터가 무겁기 때문에(1개년만 해도 30만건 정도), 해당 컬럼을 기준으로 간소화.. 2024. 1. 21.
데이터 분석가 A씨의 고민 : 정확한 수치의 보고란 환상일까? 서론 데이터분석을 시작하면 코딩을 하면서 짜라란 결과물을 내는 과정보다, 데이터를 뜯어보면서 전처리 및 정합성을 훑어보는 시간이 훨씬 길어서 ‘이게 맞나?’란 생각이 들 때가 있다. 같은 데이터 화면이 변화 없이 30분 지속되면 ‘쟤는 대체 뭘할까라고 생각하겠지?’라는 생각이 들 때도 있다. 데이터의 정확도에는 변수가 너무 많았다고 느껴서, 2023년 하반기 동안 마주했던 정확도를 방해하는 예시들을 정리해보았다. 크게 ‘회사의 환경적 이유’, ‘데이터가 입력될 때’, ‘보고자료를 준비하는 사람의 관점이 데이터에 반영될 때’로 나눠보았다. *모든 사례는 각색 되었습니다. 정확도에 영향을 미쳤던 경우 1. 회사의 환경적 이유 환경적 요인으로 회사의 분석 기준이 정확하게 수립되어 있지 않은 경우가 많다. 그렇.. 2024. 1. 6.
데이터분석 업무를 처음 시작하는 해의 회고 연말의 글 소재를 글또에서 추천해주었다. 데이터 분석 업무를 시작한 시기부터 연말 회고를 차곡차곡 쌓을 수 있다는 것은 정말 좋은 기회이지 않을까. 그래서 ‘한 해 동안 내가 어떤 활동을 했는지’, ‘데이터 분석 업무는 무엇을 했는지’, ‘그 외의 나의 일상에 임팩트 있는 부분이 무엇이었는지’를 회고해보고자 한다. 1. 1년 동안 어떤 활동을 했을까? 분석가 JD를 보면 필요 스킬이 다양하다. 그 스킬들을 다 하지 못한다는 것에 겁을 먹기도 했다. 그래서 아래 활동들을 보면 ‘빅쿼리’, ‘GA4’, ‘태블로’, ‘스크래핑’ 등 공고에 보이는 단어였다 하면 건드려봤다. 이게 깊이가 있었냐, 도움이 되었냐고 하면, 아직은 잘 모르겠다. 활동했던 것들 중, 현재 업무에서 사용하고 있는 기술은 ‘태블로’ 밖에 .. 2023. 12. 23.

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