【2022년 최신판】데이터 분석가 놓쳐서는 안될 꿀팁!

인터넷 업체들은 데이터 분석을 통해 운영의 정교화와 비용 절감, 효율성 제고에 필사적으로 나서고 있는데, 이 역시 데이터 분석가 들에게 더욱 높은 요구를 달하고 있을 것입니다.

다음에는 데이터 분석가 되기 위해 무엇을 해야 하는지 알아보고자 합니다.

1. 데이터 분석가 가 되려면 어떤 능력이 필요하는가?

• 1.1. 수학, 시장, 기술에 대한 이론적 지식은 광범위해야 합니다. 데이터에 민감하며 통계 지식, 시장 조사, 모델 원리 등을 포함해야 합니다. 데이터 분석가 로써 필수입니다.
• 1.2 데이터베이스, 통계 분석 도구, 데이터 마이닝, 사무용 소프트웨어(Excel, PPT, 마인드 맵 등)와 같은 공통 분석 도구를 데이터분석가는 이용할 수 있습니다.
• 1.3. 어느 정도의 사업 이해와 업무 이면의 사업 논리를 이해해야 할 능력이 필요합니다. 데이터 분석가 는 부서별 요구사항을 충족하기 위해 데이터 분석을 비즈니스 문제를 이해하는 기반으로 전환할 수 있기 때문입니다.
• 1.4. 데이터 보고 및 데이터 시각화를 위한 관련 능력을 알아야 합니다. ‘아무리 데이터를 잘 분석해도 시원스럽게 표현(제시)하지 않으면 실적에 대해 효과도 크게 떨러질 것입니다.

2.하나의 능력으로 데이터 분석을 양성합니다.

오늘날 대부분의 취업 상황은 논리적인 분석 능력은 필요로 하는 것이 사실입니다. 특히 데이터에 대한 분석 이해가 요구됩니다. 데이터 관리의 이념이 깊어지면서 상당수 대형 인터넷 기업은 데이터 운영이 모두 개입돼 있다는 점을 강조하고 있으며, 데이터 분석 능력을 키우는 것은 분명 트렌드일 것입니다.

3.데이터 분석가 갖춰야 할 능력과 지식

데이터 분석을 위한 4단계:

데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석, 데이터 전시

3.1 데이터 분석가 필요한 데이터 수집

데이터 수집은 간단해 보일 수 있지만, 시간을 이해하고 데이터 문제를 해결하는 전환하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말하면 어떤 데이터가 필요한지, 어떤 관점으로 문제를 분석하고 있는지 보고 나서 자료 수집에 착수하는 겁니다. 이 과정에서 데이터 분석 전문가는 구조화된 논리적 사고를 가져야 합니다.

데이터 분석가 추천 자료 : <논리의 기술>-바바라 민토

데이터 분석가 추천 도구: 마이드맵 ( MindNode Lite 등)

3.2 데이터 처리

데이터 처리에는 필요한 도구는 다음과 같습니다.

1) Excel 및 Premium 기능:

일상적인 작업, 사용하기 쉽고 10만 데이터를 처리하기 쉬움.

premium 엑셀에 대해 알아야 할 기능은?

• 엑셀 공부는 서두르지 말고 차근차근 해야 한다.
• 기본 : 간단한 차트 데이터 처리, 인쇄, 조회, 필터, 정렬
• 기능 및 공식: 상업적 함수, 고급 데이터 계산, 다차원 인용, function
• 시각화 차트: 그래픽 디스플레이, 고급 차트, 차트 위젯
• 피벗 테이블, VBA 프로그램 개발

​경험을 보시면 기본적인 자료를 공부해서 사례를 통해 연습하도록 하세요. 관련 카페를 자주 둘러보고 엑셀로 문제를 해결할 방법을 많이 고민해야 합니다. 그리고 위젯을 충분히 활용하는 것이 중요합니다.

2) 데이터 분석가 필요한 리포팅 툴:

파인리포트는 기업에서 요구하는 다양하고 복잡한 보고서를 처리할 수 있도록 고안된 Java기반의 리포팅 툴입니다. 데이터 베이스 커넥팅 지원, 스케줄링 보고서 생성, 툴 보안과 같은 기본 기능은 다양한 비지니스 니즈를 만족시킬 수 있습니다.

파인리포트와 엑셀 간의 차이점을 알고 싶다면 다음 자료 참고하세요: 엑셀 데이터 분석 VS 엑셀 리포팅 툴,차이점 한눈에!

3) Oracle 및 SQL Server:

기업에서 가장 많이 쓰이는 1000만 대 수준의 데이터베이스입니다. SQL 언어를 최대한 활용해야 합니다.

끊임없는 기술 습득과 새롭고 트렌디한 기술 습득으로 개인기를 향상시키는 것은 취업에 큰 도움이 될 수 있습니다.

3.3 데이터 분석

데이터 분석에는 관련 규칙, 클러스터 분석, 범주형 데이터 분석(categorical data analysis) 등 다양한 통계 모델이 필요합니다. 그래서 데이터 분석가 들은 통계 분석 도구를 알아야 합니다.

SPSS 시리즈: 전통적인 통계 분석 소프트웨어, SPSS Statistics, SPSS Modeler, 프로그래밍이 필요 없이 배우기 쉽습니다.

SAS: 전통적인 드릴링 소프트웨어, 프로그래밍이 필요합니다.

R: 오픈 소스 소프트웨어로 요즘 새로운 데이터와 비정형 데이터 처리에 대한 효율이 높습니다. 프로그래밍해야 합니다.

3.4 BI 툴:

Tableau: 태블로는 디자인 측면에서도 뛰어난 기능을 자랑합니다. 디자인, 색상, 사용자 인터페이스까지 심플하고 깔끔한 느낌을 주며, 데이터 분석가 들은 기본 제공하는 소스만으로도 디자인적으로 뛰어난 시각화 화면을 제작할 수 있습니다. 

3.4 데이터 분석가 : 데이터 시각화 디스프레이

이제는 많은 데이터 분석 툴이 데이터 시각화를 포함하며, 데이터 결과만 워드/PPT/H5로 표시할 수 있습니다.

데이터 시각화 툴에 관련 내용은 다음에 참고하세요: 2021년 데이터 시각화 툴 TOP 10

4.데이터 분석가 의 직업 진로

데이터 분석가 는 일반적으로 기술 분석가와 비즈니스 분석가의 두 가지로 구분됩니다.

분업은 다르지만 각자 장점이 있습니다.

기술 데이터 분석가:

기술 데이터 분석가 는 데이터 마이닝 및 분석에 대해 전문 데이터 마이닝 팀과 협력합니다. 따라서 이러한 아이템을 작업하고 경험을 쌓는 것은 유익합니다. 그러나 높은 수준의 탄탄한 데이터 마이닝 지식, 마이닝 도구 응용 경험, 프로그래밍 기술을 갖춰야 하는 것은 사실압나다. 동시에, 미래의 진로는 전문 기술 과정으로 갈 것입니다.

업무형 분석가:

업무형 분석가는 각 사업부 또는 운영부서에서 근무하는 데이터 분석가로서 업무팀의 일원입니다. 일상적인 비즈니스 이상 모니터링, 고객 및 마케팅 조사, 제품 개발 참여, 데이터 모델 약속을 통한 운영 효율성 향상 등의 운영 지원을 담당합니다. 이는 제품 및 운영, 운영 및 제품 이동에 따라 수행될 수 있습니다.

데이터 분석가 에게 이상적인 산업은 인터넷입니다.

업계 시각에서 보면:

1) 인터넷 산업은 데이터 분석 애플리케이션의 범위가 가장 넓다고 해도 과언이 아니고, 그 중에서도 전자상거래(e-commerce) 기업이 현재 가장 핫합니다. 데이터 분석의 가치는 더욱 중요하게 여기고 데이터 분석가들에게 이상적인 플랫폼입니다.

2) 다음은 컨설팅 회사(예: 닐슨 ); 그들은 데이터 분석 인재가 필요합니다. 동시에, 데이터 분석가들은 비교적 빠르게 성장할 것입니다.

3) 마지막으로 금용업입니다. 예를 들어 은행이나 증권 같은 업종은 데이터 분석에 점점 더 의존하고 있을 것입니다.

5.데이터 분석을 위한 실용적인 공부 방법은?

다양한 데이터 분석 방법이 있지만 자신에게 맞는 방식으로 공부하는 것이 좋습니다.

여기서 0부터 1까지 입문 방법을 소개하고자 합니다.

• 1주차: Excel Study 알기
• 2주차: 데이터 시각화
• 3주차 : 사고해석 교육
• 4주차: 데이터베이스 학습
• 5주차: 통계지식학습
• 6주 : 워크 레슨
• 7주차: Python/R 스터디

6. 데이터 분석가들에게 추천할 만한 학습 자료

혹시 데이터 분석가가 되기 위한 학습 자료가 있었으면 하는 분들이 계실 겁니다. 그래서 마지막으로 독학에 추천할 만한 학습 자료를 꼽아 드리겠습니다.

데이터 분석가 필요한 학습 자료: 책

전에 데이터 분석가가 읽어야 할 책을 추천하였습니다. 다음 게시물을 참고하세요.데이터 분석가가 읽어야 할 책 Top 10

• –Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think
• –Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age
• –Power Thinking: Thinking Determines Leadership
• –Consumer Behavior: Buying, Having, and Being
• –Understanding Business
• –Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster
• –Head First Data Analysis: A learner’s guide to big numbers, statistics, and good decisions
• – Data Divination: Big Data Strategies
• – Sexy Little Numbers: How to Grow Your Business Using the Data You Already Have
• – Beyond Big Data: Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight

데이터 분석가 필요한 엑셀 시리즈

Office Online교육

마이크로소프트에서 무료로 제공하고 있는 Office 제품의 헬프센터입니다.Excel의 기본적인 조작으로부터 복잡한 함수, 차트와 피포트 테이블을 동영상으로 배울 수 있습니다. 엑셀 초보자에게 추천합니다.

Office Pro

Excel의 기본적인 조작을 할 수 있으면 고도 함수, 매크로와 VBA의 공부를 진행하도록 하겠습니다. Ofiice Pro는 데이터 분석가의 일로 자주 사용되는 조작을 테마별로 가르쳐 줍니다.

데이터 분석가 필요한 SQL

Progate

연습문제를 첨부한 무료 SQL 학습 사이트입니다. 슬라이드를 통한 레슨에서 배우며 SQL문장을 입력하고 그 실행 결과를 볼 수 있습니다.

SQL Tutorial

Progate과 마찬가지로  SQL 튜토리얼 문제가 준비되어 브라우저로만 공부를 마치도록 하겠습니다.그리고 실무에서 기억하지 못하는 SQL 문장을 찾는데 편리합니다.

데이터 분석가 필요한 통계학

Bellcurve

초급편,기초편,중급편으로 나누어서 통계학 지식을 소개합니다. 기초편부터 1개의 레슨에 대해서 연습문제가 있습니다.

*파인리포트란?

FineReport는 상용 리포팅 대시보드 툴로 리포트/대시보드 디자인, Import, 데이터 입력 및 모바일BI 등 풍부한 리포팅 기능을 가지고 있으며, 영업,인사, Iot와 같은 업무별 보고서 템플릿을 준비할 수 있습니다. 가발자들은 단시간에 실용성 높은 업무 리포트를 작성할 수 있습니다.

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