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- 등록일
- 2022.12.01
나에게 맞는 데이터 분석 툴은?
든든한 커리어 무기, 데이터 분석
내 업무를 숫자로 말하는 데 조금이라도 머뭇거린 적이 있다면 주목! 요즘 어느 직무 채용공고에서 빠지지 않는 게 데이터 분석 역량인데요. (특히 우대 사항 단골 손님이죠) 데이터 역량을 좀 쌓아서 커리어 점프해볼까? 싶은 분들을 위해 준비했습니다. 회사 업무에 맞춰 필요한 부분을 잘 갖춰둔다면, 이직 할 때 분명 플러스 요소가 될 겁니다. 현업에서 실제로 쓰이는 툴 5가지! 핵심만 쏙쏙 알아봐요. 🤗
1️⃣
엑셀(EXCEL)엑셀이 데이터 분석 툴이라니 의아해 하실 수 있지만요. 데이터 분석 입문자에게 적합한 도구라고 할 수 있어요. 굳이 프로그래밍 언어를 배우지 않아도, 대부분의 데이터 기능들이 제공되기 때문에 배우기 쉽습니다. 수집된 데이터들을 정리하는 데이터 유효 기능, 필터 기능은 기본적으로 배우실 텐데요.
‘피벗 테이블’까지 알면, 엑셀 잘 한다는 소리 들을 수 있어요. 피벗 테이블 기능을 활용하면 함수 없이도 쉽고 빠른 계산이 가능하며, 많은 데이터를 조합하기 쉽습니다. 더 나아가 ‘파워쿼리’를 추가 설치하여 이용한다면, Raw Data를 효율적으로 변환하고 가공할 수 있답니다.
입문자 추천 강의 👉 업무가 100배 빨라지는 엑셀 데이터 활용과 분석 노하우
2️⃣
Google Analytics(GA)구글에서 제공하는 무료 웹 분석 툴 입니다. 구글의 고유한 통계 및 머신러닝 기술로 사이트 및 모바일 애플리케이션 방문자들의 행동 데이터를 분석하고, 마케팅의 실적이나 웹사이트의 경험을 개선할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
특정 페이지의 페이지 뷰 수, 세션 수, 체류 시간, 이탈률 등의 지표를 확인할 수 있답니다.
따라서 퍼포먼스, CRM 마케터, 기획자, UX디자이너 등 고객 데이터가 중요한 직무에서 GA 활용 능력이 요구되고 있어요. 유저들의 행동 패턴을 발견하고, 인사이트를 얻을 수 있기에 필수 역량으로 자리매김한 분위기입니다. 뷰저블과 같은 데이터 분석 시각화 서비스와 함께 이용하면 웹 페이지 UX 개선에 더욱 시너지 효과를 낼 수 있어요.
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3️⃣
SQLSQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터 관리를 위해 설계된, 데이터베이스에서 데이터를 추출, 가공하는 가장 보편적인 언어입니다. 영어 문장과 비슷한 구문을 갖추고 있기 때문에 배우기 쉬운 특징을 갖고 있죠. 특히 엑셀 시트로 다 처리할 수 없는 대용량 데이터를 활용할 때 효과적입니다.
최근 SQL을 활용할 줄 아는 마케터나 기획자를 요구하는 기업들도 늘어나는 추세랍니다. 주로 회원 데이터 추출, 매출 분석, 리텐션, 코호트, 퍼널 분석 등을 할 때 유용하게 활용되고 있어요.
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4️⃣
파이썬(Python)파이썬은 배우기 쉽고 결과도 바로 확인할 수 있어 초보자에게 적합한 프로그래밍 언어입니다. 스크립트 언어로 한 줄 한 줄 작성할 때마다 실행이 되는 특징을 갖고 있어요. 강력한 기능을 무료로 사용할 수 있어서 많은 개발자들이 사용하고 있고요.
통계를 위한 언어는 아니지만, Numpy, SciPy, Pandas 등 외부 라이브러리가 풍부하여 데이터 분석용으로 충분하답니다. 데이터 분석가 현직자에 의하면 요즘은 회사에서 R보다는 파이썬으로 통계 업무를 다 해낸다고 해요. 자연어처리, 컴퓨터 비전, AI 등 많은 영역에서 쓰이고 있어요.
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5️⃣
RR은 통계 계산과 데이터 시각화를 위한 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어 입니다. 쉽게 생각하면 전 세계 다양한 연구자들이 만들어 놓은 함수라고 생각하면 됩니다. 다양한 패키지를 추가해 기능을 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이 있어요.
몇 년 전까지만 해도 R이 대세였다면, 파이썬의 인기에 지금은 사용 점유율이 밀리고 있는데요. 데이터 마이닝, 빅데이터 관련해서 더 심도있는 공부하고 싶거나 금융, 재무 등에서 연구 및 비즈니스 목적이 강하다면 R로 입문하는 것이 좋답니다.
입문자 추천 강의 👉 왕초보 데이터 분석 with R
데이터 분석 툴에 대해 간단하게 훑어봤는데요. 왠지 데이터 툴 기능만 배우면 다 될 것 같은 느낌도 드는데요. 전문가의 조언에 의하면 원하는 데이터 분석 목적에 따라 맞는 데이터 툴을 사용하는 것이 핵심이라고 해요. 시각화, 웹 로그 분석 등등 시중에 데이터 분석 툴이 너무나 다양해졌기 때문에 프로젝트에 맞는 분석 툴을 잘 선정하는 게 또 하나의 능력이라는 점 잊지 말기로 해요. 🤗
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