DB 구축하면 엑셀 좀 많이 덜 쓸까 해도 어째, 통합 설계된 시스템이 아니거나 아예 웹/모바일 플랫폼처럼 프런트에서 백 엔드까지 액션/데이터가 흐르는 경우 아니면 설마 RDBMS는 혹만 더 다는 셈이 아닐까요? DB로 데이터 올리기 전이나 내려받은 후 엑셀 신공들은 여전히 엄청 구사할 듯. SQL 포함해서 코딩 좀 하고 BI 툴 도입하면 훨 낫겠지만 안 그러고서는 DB 도입하는 장점을 데이터 생성이나 수집하고 DB에 올리는 단계부터 실무자들이 체감하게 할 방법이 있을까요? 기존 엑셀 파일이야 다 일괄 DB화하겠지만 구축 완료 후 계속 그런 반복이 아닐까 해요, 즉, 엑셀로 테이블 만들고 DB에 올려달라고 하고 하는 무한 반복. 뭔가 실무자들이 베니핏을 확 느껴야 할 텐데 실제 DS나 DA 담당 아닌 현업은 과연.... 좋은 방법이 있을까요?

어느정도 성숙한(곧 series a) 스타트업에서 신입 3개월차로 일하고 있는 데이터분석가입니다. 데이터분석가로 커리어를 이어나가려면 어떤 역량이 필요할까요? 1. 도메인지식 (해당산업을 잘 이해하는 것) 2. 데이터분석 지식 (sql, python pandas 등) 3. 백엔드,서버 지식 4. 머신러닝, ai 지식 다양한 의견을 들어보고싶습니다~!

기조가 '실제 같이 일할만한 사람인지를 최대한 검증하자' 인데요 그래서 과제도 꽤 난이도 있고, 사실상 제대로 하려면 내부자 수준으로 정보조사를 해야합니다 그래서 정보를 사전에 많이 제공하자는 의견도 있는데, 저는 내부정보를 너무 공개하는 것 같아 별로입니다. 다들 사전과제 어떤 수준으로 어떤 정보까지 제공하여 내시는지 궁금합니다.

안녕하세요. 회사에서 분석 담당을 맡게 되면서, 통계와 싸우고 있는 직장인입니다. 다른 분들의 글들을 보면서, 결과를 내긴 하지만 해석에 어려움을 겪고 있습니다. 4개 그룹별로 합격 여부에 대한 데이터를 가지고, 카이제곱 검정을 실시했습니다. 검정 결과에 대한 시각화를 진행해봤는데요. 시각화를 위해 사용한 코드는 'corrplot(res$residuals, is.cor = FALSE)'입니다. 첨부된 사진에서 원의 크기는 숫자에 따라 달라지는 거 같은데, 숫자의 의미가 무엇인지 궁금합니다. 상관계수의 경우에는 -1과 1 사이에서 형성이 된다고 알고 있습니다. 여기서 뽑은 수치는 어떤 기준점이 있는 것인지, 어떻게 해석하면 좋을지 궁금합니다. 이해도가 낮아, 질문이 두서가 없는 점, 미리 양해 부탁드립니다. 감사합니다!

모두를 대상으로 하는 건 아니고, 마케팅팀 대상으로 마케터를 위한 데이터 분석 강의를 좀 해보려고 합니다. 기본적인 SQL이나 엑셀 활용법 정도를 전수하려고 해요. 저도 막 전문가 수준은 아닌데, 효과 있을까요? 뭣보다 윗선에서 시켜서 하는거라, 마케팅팀분들이 이에 대한 니즈를 정말 느끼실지, 그래서 잘 따라오실지 걱정되네요 강의 커리큘럼 짜는것도 너무 낯설고요. 경험자 있으시면 조언 주시면 감사하겠어요~ :)

데이터 분석 중, clue를 하나 발견헀는데요, 이걸 파볼려면 전사적 결정이 필요합니다 다만 이 이슈를 레이징하는 것 만으로 전사에 큰 동요가 일 정도로 사실로 드러날 경우 꽤 치명적인 요소입니다 다만 그럴 확률이 높지 않고, 클루만 찾아낸 정도인데 이걸 지금 단계에서 이슈레이징 하는게 나을까요, 아니면 혼자서라도 더 근거를 찾은 후 말하는게 나을지(이경우 시간이 오래 걸립니다) 아직 연차가 그리 높지 않아 좀 떨리고 위험을 피하고싶은 생각이 솔직히 크네요...

회사에서 급하게 진행해야 하는 일이 있다며 데이터팀 동의 없이 어떤 일을 저질러버렸는데 그것 때문에 데이터가 다 꼬여버렸습니다... 말은 했는데 이게 얼마나 큰 일인지 알리도 없고 해서 참 실망이 크네요...ㅠ 어떻게 재발을 방지할 수 있을지도 잘 모르겠습니다 하아...

강양석님이 쓰신 ‘데이터로 말하라’ 감명깊게 읽으면서 데이터 분석업무에 발을 걸친사람으로 이번에 나온 데이터 리터러시는 그야말로 가슴이 시원해지는 내용으로 채워져있네요. 데이터 리터러시란 단순히 데이터를 읽고 분석하는 것이 아니라 데이터를 다루는 관점, 특히 기업과 조직이 갖춰야할 역량이라는 점에 대해 구체적으로 다루고 있습니다. 여기 커뮤니티에 보면 데이터 분석 관련 분야를 공부하고 싶은분, 이직을 준비하는 분, 조직 내에서 데이터 분석을 설득을 위해 고군분투하는 분들이 많으신것 같습니다. 저도 그러하구요. 이런 분들이 이 책은 한번 읽어보시면 아마 내가 어디쯤에 있는지 무엇을 해야하는지 그림이 보이실 것이라고 생각합니다. 물론 데이터 리터러시의 이상과 스스로가 처한 현실의 괴리감은 크죠. 하지만 그 길을 구체적으로 볼 수만이라도 있다면 지금 할 수 있는 것, 해야하는 것에 대한 막막함은 해소하실 수 있을 것이라 생각합니다. 여기 계신 모든 분들의 미래가 밝기를 기원합니다.

책 몇권, 동영상 몇개, 당나라 대학원 수업으로 줏어들은 풍월로 분석 과정은 모른책 결과만 가지고 이래라 저래라 하는 임원 때문에 골치아퍼요. 실제로 데이터가 제대로 있지도 않고, 그조차도 부정확한데 스코어가 낮다고 지적을 하는데, 깝깝허요.. 제대로 알지 못하니 뜬구름얘기만 다들 이런가요?

최근에 연거푸 서로 다른 헤드헌터가 같은 회사를 추천하네요 그 회사는 동종업계라서 잘 아는데 계속해서 사람을 뽑아요 왜 계속 채용중인지는 그 회사 직원들 이야기를 들어봐서 이기도 하지만 그냥 회사 직원들 몰라도 인터넷에서 금방 확인할 수 있더라구요 그 회사를 폄하하거나 비난하려고 쓴 글이 아니구요 제가 거절했던 이유를 생각해보니 구직자 회사 평판이 얼마나 중요한지 알겠더라구요 저한테는 또하나의 느낌으로 다가왔는데 생각해보니 구직자가 지원 회사 평판을 중요하게 생각하는건 너무 당연한 거네요 ㅎㅎ 도대체 난 뭘 깨달은거야 ㅋㅋㅋ 결론적으로 회사 평판이 중요하다는 매우 당연한 소리를 하게 되었습니다 좋은 하루 보내세요

제목 그대로입니다. 자꾸 데이터를 억지 논리에 맞춰 해석합니다. 물론 하나하나 따지고 들면 수긍하지만 매사에 그런식이라, 또 나름대로의 논리 구조를 잘 꾸며내는 사람이라 커뮤니케이션하기 너무 힘이 들고 이러다가 탈이 날까봐 조마조마하네요 목표 성과에 대한 압박이 큰 것 같은데... 어떻게 해결해야 할까요? ㅠㅠ

증권사에서 고객 데이터 분석이라 함은 어떤 업무인지 아시는분 있나요? 어떤 데이터를 활용하고 있고.. 현재 증권사에서 고객 행동 분석 관련 수준이라던가.. 앞으로 커리어패스는 어떤 형태가 되는건지.. 감사합니다

데이터를 다루는 마케터가 되려면 어떤 스킬이나 자격증이나 학교를 나오면 좋은가요? 학교는 대학원 기준입니다 ㅠㅠ

권한은 최소 부여만을 원칙으로 해왔는데 데이터 열람을 필요로하는 인원이 많아지면서 이것도 일이네요 어떻게 기준을 둬야 가장 효율적이면서도 보안을 지킬 수 있을까요?

어문돌이로 10여년간 회사에서 전략마케팅 쪽에서만 일했는데 요새는 데이터사이언티스트 라는 직무에 끌려서 도전해보려고 생각만 하고 있습니다. SQL 파이선 이런거에는 거의 문외한인데 어떤 것부터 보기 시작해야 저쪽으로 입문할 수 있을까요?