데이터 분석에서 치열하게 생각하는 방법

조금 모호한 이야기가 되겠지만, 

데이터를 분석할 때 치열하게 생각하는 방법에 관해 이야기해 보려 한다.

“데이터 분석가에게 필요한 역량”에 대한 질문을 받을 때마다 가장 강조하고 싶은 게 “치열하게 생각할 줄 알아야” 한다는 것이지만, 이런 얘기는 거의 하지 않는다. 다들 너무 당연하다고 생각하기 때문이다. 코딩이나 통계처럼 훈련이 필요한 영역이 아니라 의지의 문제라고 생각하기 때문이다. 

그런데 내 경험상 그렇지 않다. 치열하다는 것을 자칫 시간과의 싸움이라고만 생각하기 쉽지만, (물론 시간도 많이 들지만) 내 생각에는 오히려 다양한 관점에서 생각할 수 있는지가 관건이다.

데이터 분석을 어려워하는 사람에게 “좀 더 많이 고민해 봐라”, “다시 생각해 봐라”, 혹은 심지어 “생각을 많이 할 줄 알아야 한다”라고만 강조하는 경우가 있다. 데이터 분석에서 ‘생각’은 명상을 통해 얻게 되는 깨달음이 아니다. 오랜 시간 자리에 앉아 눈을 감고 생각한다고 해서 번뜩 아이디어가 떠오를 리 만무하다.

데이터 분석에서 깨달음을 얻으려면 명상이 아닌 배경지식이 필요하다. 배경지식이라고 하면 해당 산업에 대한 트렌드 정도로만 이해하기 쉽지만, 데이터 분석 결과들이 어떤 내용을 이야기하고 있는지, 즉 ‘결과의 종류’에 대한 배경지식이 필요하다.

예를 들면, 영화 평가에 기반이 되는 ‘결과의 종류’ 중 하나가 ‘장르’다. 스펙타클한 액션을 기대했는데 2시간 중 고작 10분만 액션이 담겨 있다면 실망한다. 우리 안에 ‘액션 영화’에 대한 나름의 축적된 기준이 있기 때문이다. 그리고 그 기준은 수십 편, 수백 편 영화를 보며 만들어진 것이다.

데이터를 분석할 때도 이런 ‘장르’를 다양하게 알고 있어야 치열하게 생각할 수 있다. 내가 주로 분석하는 소비자 데이터에서의 ‘장르’는 크게 잡아 시장, 경쟁, 타깃 등으로 구분된다. 아주 요약하면 ‘시장’은 성장세를 보는 것이고, ‘경쟁’은 고민의 출처를 보는 것이고, ‘타깃’은 소비자를 보는 것이다.

여기까지는 굳이 데이터 분석 업무를 하지 않더라도 이미 많이 알 텐데, 한 단계만 더 들어가면 머리가 복잡해질 수도 있다. 단순히 시장의 성장세를 판단하는 것을 넘어서 촘촘한 증감 변화를 확대한 뒤 소비 패턴을 파악한다든가, 성장의 기반이 필요에 따른 것인지, 호기심에 따른 것인지, 대중적 편승에 따른 일시적 현상인지 등을 구분해야 한다면? 분석은 고사하고 과제를 정의하기 어려운 사람도 많을 것이다.

왜 어려울까? 당연한 얘기지만 이유는 세 가지다.

 

 

http://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=18524

데이터 분석에서 치열하게 생각하는 방법 - 매드타임스(MADTimes)