문제정의2 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. 데이터 분석 포트폴리오 작성법(문제정의, 지표분석, 시각화) 데이터 분석 취업을 준비하는 분의 프로젝트를 검토하면서 온라인 쇼핑몰 매출 데이터를 분석한 자료를 본 적이 있습니다. Python으로 데이터를 정리하고 Tableau로 대시보드를 만들었으며, 월별 매출과 카테고리별 주문 건수도 보기 좋게 표현되어 있었습니다. 처음에는 결과물이 충분히 완성된 것처럼 보였지만, 재구매율이 낮은 이유를 묻자 설명이 막혔습니다. 재구매 고객을 어떤 기준으로 구분했는지, 주문 취소와 환불 데이터를 제외했는지, 분석 기간이 다른 고객을 같은 조건으로 비교해도 되는지 정리하지 않았기 때문입니다. 차트는 있었지만 그 차트가 어떤 문제를 해결하기 위해 만들어졌는지는 보이지 않았습니다. 자료를 다시 살펴보니 전체 고객을 기준으로 계산한 재구매율과 첫 구매 후 90일이 지난 고객만을 대상으.. 2026. 8. 21. 이전 1 다음
