‘숫자’는 잘 보지만, ‘정성적 데이터’ 앞에서는 멈칫합니다.
정량 데이터는 익숙하지만 정성 데이터는 구조화와 활용이 어렵습니다. 이럴 때 유용한 방법이 어피니티 다이어그램 입니다.
어피니티 다이어그램은 피드백을 묶어 패턴과 본질을 파악하고, 해결책 우선순위를 정하는 의사결정 도구로, 흩어진 의견을 유의미한 인사이트로 전환해 팀의 방향성을 잡아줍니다. 어떻게 흩어진 정성 데이터를 유의미한 인사이트로 바꿔주는지 알아보겠습니다.
데이터 분석
BigQuery 행 데이터를 열로 변환하기(STRUCT, ARRAY, UNNEST)
이번 포스팅에서는 행 데이터를 열로 변환하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 데이터 작업을 하다 보면 추출한 데이터를 열로 붙여서 만들어야 하는 작업이 있을 수 있는데요, 이와 같은 유사한 작업을 진행하시는 분들에게 도움이 될 것 같아 변환하는 방법을 공유하고자 합니다.
데이터 분석 결과를 의심해본 적 있습니까?
데이터 분석 하실 때 평균을 어떻게 해석하고 계신가요? 많은 기업들은 비즈니스 전략을 세우기 위해 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 분석한 결과에 대해 여러분들은 얼마나 신뢰하고 계신가요? 자칫하면 비즈니스 전략에 마이너스 요소가 될 수 있기에 신중하게 판단해야 할 것 입니다.
[분석과 마케팅] 분석 데이터의 정확성은 어느정도 인가요?
문의 중 “데이터의 정확성이 얼마나 되나요?”라는 질문을 받습니다. 이에 대한 답변은 보통 “비교중인 데이터를 제공하는 서비스/업체 마다 수집 기준이 다르다.” “Case By Case 이다.” 등 질문자 입장에서는 애매한 말이라고 생각할 수 있는 답변을 받을 수 있습니다. 오늘 내용은 데이터 정확성에 대한 의구심이 들 때 체크해야 하는 사항에 대해 설명하겠습니다.… 더 보기 »[분석과 마케팅] 분석 데이터의 정확성은 어느정도 인가요?
온라인 비즈니스 성공은 웹사이트에 달렸다.
데이터를 웹사이트 관점에서 심플하게 외부 데이터와 내부 데이터로 나눠볼 수 있겠는데요, 외부 데이터는 잠재고객을 웹사이트로 유도하기 위해 행한 활동에 의해 발생된 데이터로써, 광고 데이터, 소셜 데이터 등이 있겠으며, 내부 데이터는 자사의 웹사이트에서 발생하는 웹데이터가 있습니다.