데이터 분석 기반 마케팅 및 기획33 데이터를 공부하고 나서 뉴스나 광고를 다르게 보게 된 이유 데이터를 공부하고 나서 뉴스나 광고를 다르게 보게 된 이유 데이터를 본격적으로 공부하기 전까지, 저는 뉴스에서 보여주는 통계나 광고 속 수치를 별 의심 없이 받아들이곤 했습니다. 하지만 데이터 분석을 배우면서부터 그 이면에 숨은 맥락과 함의를 보게 되었고, 이전과는 완전히 다른 시선으로 세상을 바라보게 되었습니다. 1. "10명 중 9명이 만족"이라는 문구의 함정 광고에서 자주 등장하는 대표적인 문구입니다. 예전엔 그 숫자를 믿고 제품에 호감을 느꼈습니다. 하지만 지금은 "응답자 수는 몇 명이었을까?", "만족의 기준은 무엇이었을까?"를 생각하게 됩니다. 예를 들어, 10명 중 9명이 만족했다고 해도, 총 설문 대상이 10명뿐이라면 신뢰도가 매우 낮은 결과일 수 있습니다. 또한 ‘만족’이라는 표현.. 2025. 5. 20. 데이터를 처음 공부하며 느낀 고정관념과 실제의 차이 데이터를 처음 공부하며 느낀 고정관념과 실제의 차이 데이터 분석을 처음 접하기 전, 저는 ‘데이터 분석가는 숫자에만 능한 사람’, ‘통계 천재들만 하는 일’이라는 생각을 가지고 있었습니다. 하지만 본격적으로 공부를 시작하고 나서야 그 고정관념들이 얼마나 단편적인 시선이었는지 깨닫게 되었습니다. 1. 고정관념: 데이터 분석은 복잡한 수학과 통계가 전부다? 많은 사람들이 데이터 분석을 떠올릴 때 고등 수학, 확률 분포, 회귀 모델 같은 통계 용어부터 생각합니다. 저도 그랬습니다. 수학을 못하면 시작도 못하는 줄 알았죠. 하지만 공부하면서 알게 된 사실은, 수학적 지식이 필요하긴 하지만 ‘실무 데이터 분석의 핵심’은 해석력과 질문력이라는 점이었습니다. 숫자를 보는 것이 아니라, 그 숫자가 왜 나왔는지를.. 2025. 5. 15. 데이터로 인해 잘못된 결정을 내린 실제 사례 데이터로 인해 잘못된 결정을 내린 실제 사례 데이터는 객관적인 의사결정을 위한 중요한 도구입니다. 그러나 데이터 자체가 완전하지 않거나, 해석이 잘못되거나, 맥락이 무시될 경우 오히려 잘못된 방향의 전략을 낳을 수 있습니다. 이번 글에서는 실제로 있었던 데이터 기반 오판 사례를 통해, 데이터 분석이 실패하는 이유와 그 교훈을 살펴봅니다. 1. 타깃 고객을 오해한 넷플릭스의 추천 알고리즘 오류 사례 설명: 넷플릭스는 한때 사용자의 시청 로그만을 기반으로 추천 알고리즘을 설계했습니다. 예를 들어, 한 사용자가 ‘로맨스 영화를 한 번’ 시청했더니, 이후 관련 추천 콘텐츠가 거의 전부 로맨스로 바뀌었습니다. 문제점: 단일 행동(log)만으로 고객의 취향을 과도하게 일반화한 것입니다. 사용.. 2025. 5. 14. 데이터 분석할 때 겪는 5가지 현실적인 고민 데이터 분석할 때 겪는 5가지 현실적인 고민 데이터 분석은 통찰을 도출하고 문제 해결을 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 하지만 그 과정은 생각보다 복잡하고, 수많은 현실적인 고민과 마주하게 됩니다. 이번 글에서는 데이터 분석 실무자들이 자주 겪는 대표적인 고민 5가지를 구체적으로 살펴보고, 이에 대한 현실적인 접근 방안을 제시합니다. 1. "데이터가 부족하거나, 너무 지저분하다" 문제 상황: 분석을 시작하려고 데이터를 열어보면, 결측값이 많거나 중복된 값, 잘못된 형식 등이 눈에 띄는 경우가 많습니다. 때론 필요한 데이터 자체가 수집되지 않았을 수도 있습니다. 해결 방향: 결측값, 이상치 처리에 대한 기준을 사전에 정립 데이터 수집 단계부터 목적에 .. 2025. 5. 12. 개인정보를 다루는 데이터 분석가가 지켜야 할 원칙 개인정보를 다루는 데이터 분석가가 지켜야 할 원칙 데이터 분석 업무는 고객의 구매 이력, 행동 로그, 위치 정보 등 민감한 개인정보를 포함하는 경우가 많았다. 분석의 정확성과 효율성만큼이나 개인정보 보호와 윤리적 책임이 중요한 이유다. 본 글에서는 데이터 분석가가 개인정보를 다룰 때 반드시 지켜야 할 원칙과 실무 적용 사례를 중심으로 정리했다. 1. 최소 수집 원칙(데이터 최소화) 분석 목적을 달성하기 위해 반드시 필요한 정보만을 수집해야 했다. 불필요한 개인정보는 수집하지 않아야 하며, 수집 단계부터 데이터 항목을 기획자와 협의해 제한했다. 예: 사용자 위치 기반 추천 알고리즘을 개발할 때, 실시간 위치 대신 시/군/구 수준.. 2025. 5. 10. 데이터 편향과 윤리: 알고리즘 차별 문제 데이터 편향과 윤리: 알고리즘 차별 문제 데이터 기반 의사결정과 자동화가 일상화된 오늘날, 알고리즘이 사람의 삶에 미치는 영향력은 점점 더 커지고 있다. 그러나 그 알고리즘이 사용하는 데이터가 편향되어 있다면, 결과 역시 공정하지 않을 수 있다. 본 글에서는 데이터 편향이 어떻게 알고리즘 차별로 이어지는지, 데이터 분석/기획 관점에서 어떤 윤리적 고민과 대응이 필요한지를 중심으로 정리했다. 1. 데이터 편향이란 무엇인가 데이터 편향이란 수집된 데이터가 특정 집단, 속성 또는 상황을 과도하게 반영하거나 반대로 충분히 반영하지 못하는 현상을 의미한다. 이는 표본 설계, 데이터 수집 방식, 필터링 기준 등 여러 과정에서 발생할 수 있다. 예를 들어 여성보다 .. 2025. 5. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음