데이터지표2 데이터분석가 공고에서 먼저 볼 기준(문제정의, 지표, 의사결정) 데이터 분석가를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오와 채용공고를 함께 점검하다 보면 Python, SQL, Tableau, Power BI 같은 도구는 다양하게 사용할 수 있는데 정작 프로젝트의 출발점과 결과를 설명하는 단계에서 답변이 약해지는 경우가 있습니다. SQL로 데이터를 추출했고 Python으로 전처리했으며 시각화 대시보드까지 만들었다고 설명하지만, 왜 그 데이터를 분석했는지, 무엇을 확인하려고 했는지, 분석 결과를 통해 실제로 어떤 판단을 내릴 수 있는지 질문하면 매출을 분석했다거나 고객 데이터를 시각화했다는 수준에서 멈추는 식입니다.프로젝트를 다시 살펴보면 기술 사용 과정은 자세하게 남아 있지만 분석 기준은 충분히 정리되지 않은 경우가 많습니다. 예를 들어 월별 매출 그래프를 만들었는데 왜 월.. 2026. 9. 29. 데이터분석 취업 Python만으론 부족(SQL, 지표, 비즈니스) 데이터분석 취업을 준비하는 학생의 포트폴리오를 보면 Python으로 만든 결과물이 가장 먼저 눈에 들어오는 경우가 많습니다. pandas로 데이터를 정리하고, matplotlib이나 다른 시각화 도구로 그래프를 만들고, 결측치를 처리하거나 간단한 분석 모델을 적용한 프로젝트도 있습니다. 처음에는 준비가 잘 된 것처럼 보이지만 프로젝트 설명을 조금 더 깊게 들어가면 예상하지 못한 빈틈이 나타납니다. 분석에 사용한 데이터는 어디에서 가져왔는지, 필요한 데이터만 다시 조회해야 한다면 어떤 조건을 사용해야 하는지, 매출 증가율이나 재구매율 같은 지표의 기준을 어떻게 정의했는지, 그래프에서 숫자가 달라졌다면 실제 업무에서는 어떤 행동으로 이어져야 하는지 설명하지 못하는 경우입니다.처음 설명은 보통 Python으로.. 2026. 9. 20. 이전 1 다음
