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trillions.tistory.com Study Chronicle [TIL] 데이터 리터러시_22일차(데이터 리터러시 Part1) 1. 데이터 리터러시의 정의 1) 데이터 리터러시(Data Literacy) ① 데이터를 읽는 능력 ② 데이터를 이해하는 능력 ③ 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 ④ 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 데이터 리터러시 구성 2) 데이터 리터러시란? ① 데이터 수집과 데이터 원천을 이해하고 ② 주어진 데이터에 대한 다양한 활용법을 이해하고 ③ 데이터를 통한 핵심지표를 이해하는 것 ⇒ 데이터 리터러시는 올바른 질문을 자신에게 던질 수 있도록 만들어 줌 2. 데이터 분석에 대한 착각 1) 데이터 분석 학습에 대한 일반적 접근 ① 보통 데이터 분석을 배운다고 한다면, SQL, Python, Tableau 등을 학습 ② 막상 데이터 분석을 하려고 보면 잘 되지 않음 2) 데이터 분석에 대한 착각 ⇒ 보통 데이터 분석을 배운다면, SQL, Python, Tableau 등을 학습하지만 직접 데이터 분석을 하려고 보면 잘 되지 않음( 뭘 해야 할지 모름 ) ① 데이터를 잘 분석하면 문제, 목적, 결론이 나올 것이라고 생각 ② 데이터를 잘 가공하면 유용한 정보를 얻을 수 있다고 생각 ③ 분석에 실패하면 방법론, 스킬이 부 3. 데이터 해석 오류 사례 1) 심슨의 역설 (Simpson’s Paradox) ⇒ 심슨의 패러독스란 '부분'에서 성립한 대소 관계가 그 부분들을 종합한 '전체'에 대해서는 성립하지 않는 모순적인 경우를 말한다. [ 사례 ] 영국 공공보건국에서 2021년 8월 발표한 코로나 변이 바이러스에 대한 브리핑 자료 ⇒ 백신 미접종자의 치명률 0.17%, 백신 2차 접종 완료 치명률 0.86% ① 백신 접종 완료자의 치명률이 미접종자에 비해 5배 이상 더 높게 나타난 의문스러운 결과 하지만 나누어 생각한다면? 데이터를 50세 미만과 50세 이상으로 나누어 살펴보면 다 4. 데이터 리터러시 활용 예제 Q1. 위 그래프를 통해 어떤 것을 말할 수 있나요? ⇒ 데이터를 읽는 것 🧩 힌트: 떠오르는 생각을 자유롭게 정리해보세요! 💡 A. 고객지원팀의 인원이 가장 적고 개발팀이 가장 많다. 이 회사는 개발 쪽 회사일 가능성이 높다.인사팀, 영업팀, 재무팀의 인원이 차이가 별로 없다. 다른 회사에 비교하면 인사팀 인원이 많다. Q2. 이 그래프를 작성한 사람은 무엇을 말하고 싶었을까요? ⇒ 데이터 작업 전 알고 싶은 것을 생각해보는 목적 사고적 방식 🧩 힌트: Q1.의 질문과 다른것이 무엇일까 생각하며 대답을 정리해보세요! 💡 A. 상 5. 데이터 리터러시가 필요한 이유 1) 데이터 분석에 대한 접근법 [ 크게 3가지 단계로 구분 ] ① 문제 및 가설정의 ② 데이터 분석 ③ 결과 해석 및 액션 도출 2) 위 단계 중 ‘생각’이 주요한 단계에서 데이터 리터러시가 필요 3) 데이터 분석이 목적이 되지 않도록 ‘왜?’를 항상 생각해야 함( ⇒ 소프트 스킬 ) 10년차 데이터분석가 서류 통과율 높이는 전략 특강이 보고 싶다면 여기를 클릭📈 회사 상황 별 분석가의 업무가 보고 싶다면 여기를 클릭 📊 코딩 테스트 합격법 정리를 알고 싶다면 여기를 클릭🌃 9 1) 데이터 리터러시(Data Literacy) ① 데이터를 읽는 능력 ② 데이터를 이해하는 능력 ③ 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 ④ 결과를 의사소통에 활용할 수 있는 능력 데이터 리터러시 구성 2) 데이터 리터러시란? ① 데이터 수집과 데이터 원천을 이해하고 ② 주어진 데이터에 대한 다양한 활용법을 이해하고 ③ 데이터를 통한 핵심지표를 이해하는 것 ⇒ 데이터 리터러시는 올바른 질문을 자신에게 던질 수 있도록 만들어 줌 데이터 분석 데이터 분석가 데이터 리터러시 데이터 문해력 2024.04.26 블로그 검색 더보기 [TIL] 데이터 리터러시_23일차(데이터 리터러시 Part2) tomining.tistory.com 마이너의 일상 데이터 리터러시 #4 16 데이터 과학자의 가설 사고 4장을 읽고 정리해 본 내용이다. 3장에서 데이터 비교는 Apple to Apple 처럼 비슷한 분류의 데이터 사이에 이뤄져야 한다고 언급했다. 그렇다면 비슷한 데이터들끼리 분류가 필요하다. 4장에서는 데이터를 어떻게 분류하고 그룹핑하는지 소개하고 있다. 특징이 비슷한 데이터로 그룹을... 데이터과학자 clustering k-means 데이터 분류 데이터 리터러시 2024.04.27 데이터 리터러시 #5 데이터 리터러시 #2 rudolpia.tistory.com RudolpiA 최소한의 데이터 리터러시 데이터를 읽고 쓰는 데이터 리터러시 키우기 현실에 대한 명확한 근거를 바탕으로 미래를 예측해야 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 즉, 데이터 기반의 의사결정이 중요합니다. 관심 있는 데이터에 여러분이 진짜로 궁금한 질문을 던지는 것이 중요합니다. 그래서 인공 지능 시대에 할 수 있는 가장 가치 있는 일은 데이터를 살펴보며 가치 있는 질문을 던지고, 좋은 문제를 발견해서 잘 정의 하는 것 입니다. 반가운 소식은 이를 위해 엄청나게 큰 데이터가 필요하지 않다는 것 입니다. 작은 데이터에 던질 수 있는 질문은 무궁무진 합니다. 데이터를 잘 읽고 쓰려면 데이터에... 뉴욕타임스로 데이터 리터러시를 기르는 방법 그래프에 내재된 사실이 무엇인지 살펴보는 통계적 안목과 데이터 해석 능력을 키울 수 있습니다. 뉴스와 신문 기사뿐만 아니라 우리가 자주 접하는 SNS 에도 정말 수많은 그래프가 등장합니다. 그리고 이 그래프를 바탕으로 댓글을 달며 토론하고, 의사결정에 활용하기도 합니다. 그래프를 볼 때 어떤 점을 주의해야 하는지, 그래프를 효과적으로 해석하는 방법이 무엇인지 등 정답은 없어도 다른 사람들과 의견을 나누며 새로운 사실을 알게 됩니다. 이때 왜곡하지 않고 비판적으로 해석해야 하는 것을 잊지 말아야겠죠. 또한, 다른... 5 현실에 대한 명확한 근거를 바탕으로 미래를 예측해야 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 즉, 데이터 기반의 의사결정이 중요합니다. 관심 있는 데이터에 여러분이 진짜로 궁금한 질문을 던지는 것이 중요합니다. 그래서 인공 지능 시대에 할 수 있는 가장 가치 있는 일은 데이터를 살펴보며 가치 있는 질문을 던지고, 좋은 문제를 발견해서 잘 정의 하는 것 입니다. 반가운 소식은 이를 위해 엄청나게 큰 데이터가 필요하지 않다는 것 입니다. 작은 데이터에 던질 수 있는 질문은 무궁무진 합니다. 데이터를 잘 읽고 쓰려면 데이터에... 표준편차 산점도 상관계수 데이터 시각화 빅데이터 데이터 마이닝 데이터 분석가 box plot 귀무가서 산포도 로즈다이어그램 2024.04.11 2030 데이터 리터러시 레볼루션 2030 데이터 리터러시 레볼루션_2부 namu.wiki 데이터 리터러시 - 나무위키 단어 'Literacy (문해)'가 '글을 읽고 쓸 줄 아는 능력'을 말하듯, 데이터 리터러시는 데이터를 활용하는 능력을 의미하는 것이다. 리터러시란, 원래 '글을 읽고 쓸 줄 아는 능력'을 의미하는 단어이나, 최근에... 개요 상세 관련문서 2024.03.11 웹문서 검색 더보기 정보 리터러시 - 나무위키 남주고등학교 - 나무위키 woondl.tistory.com 로운's 개발일지 [강의] 데이터 리터러시 (Data Literacy) ㅇ 데이터 리터러시란? (Data Literacy) : 데이터를 분석하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 능력을 의미하며, 크게 나누면 아래와 같다. - 데이터를 읽는 능력 - 데이터를 이해할 수 있는 능력 - 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 - 결과를 의사소통에 활용하는 능력 ※ 참조 : 데이터 리터러시(Data Literacy) : 네이버 블로그 (naver.com) ㅇ 데이터 해석의 오류 사례 데이터를 분석, 시각화하다 보면 동일한 데이터를 갖고 전혀 다른 결론을 도출하기도 한다. 아래의 대표적인 오류 예시를 참고하여 동일한 유형의 오류를 대비하자. 1. 심슨의 역설 (Simpson’s Paradox) : '부분'에서 성립한 대소 관계가 종합된 전체에 대해서는 성립하지 않는 모순적인 경우를 말한다. ※ 참조 : 사례로 알아보는 심슨의 역설(Simpson's.. : 네이버블로그 (naver.com) 2. 시각화를 활용한 왜곡 : 자료의 표현 방법에 따라서 같은 데이터를 각기 다른 방향으로 해석하는 오류 여지가 존재 왼쪽 ㅇ 데이터 리터러시가 필요한 이유 데이터 분석은 크게 3가지 단계로 구분된다. 위 단계 중 ‘생각’이 주요한 단계에서 데이터 리터러시가 필요하다. 데이터 분석이 목적이 되지 않도록 ‘왜?’를 항상 생각해야 한다. 1. 문제 정의란? 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석 분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정 *풀고자 하는 문제를 명확하게 정의하지 않을 경우 데이터 분석에 실패 이유가 된다. 2. 문제 정의 방법론 MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhausti ㅇ 데이터의 유형 1. 정성적 데이터 (Qualitative Data) 비수치적인 정보로 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함해요 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존재해요 정형되지 않고 구조화되어있지 않아요 데이터를 구조화하기 어려워요 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는 데 사용해요 2. 정량적 데이터 (Quantitative Data) 수치적으로 표현되는 정보로 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있어요 데이터가 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉬워요 개인의 해석이나 주관이 적게 작용하는 객관성을 ㅇ 지표 설정 1. 지표란? 특정 목표나 성과를 측정하기 위한 구체적이고 측정 가능한 기준 목표 달성도를 평가하고 전략적 결정에 필요한 핵심 정보를 제공 정의한 문제에 대해 정확하게 파악하기 위해서 필요 문제 정의 vs 지표 설정 2. Retention Ratio 이란? 정의: 서비스를 사용한 사람이 다시 서비스를 사용하는 비율 리텐션이란, 한번 획득한 유저가 서비스로 다시 돌아왔는가? 에 대한 지표 리텐션이 높은 서비스는 획득비용에 투자한 비용을 빠르게 회수할 수 있음 리텐션은 서비스(특히 앱서비스) 성장에 있어서 매우 중요한 지표 일반적으로 ㅇ 결론 도출 1. 결과와 결론의 차이 1) 결과 데이터 처리, 분석, 모델링 후에 얻어진 구체적인 데이터의 출력 숫자, 통계, 그래프, 차트 등의 형태로 나타낼 수 있음 ex) “고객 설문 조사 데이터를 분석한 결과, 고객 만족도와 구매 빈도 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여줄 수 있습니다.” 계산과 분석을 해서 나온 결과물 2) 결론 분석된 데이터 결과를 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰 데이터에 기반한 해석, 추론 또는 권고 사항을 포함 ex) “고객 만족도와 구매 빈도 사이의 강한 상관관계를 보여주는 결과를 토대로, 고객 만족도 향상이 전반 14 : 데이터를 분석하여 목적에 맞게 활용할 수 있는 능력을 의미하며, 크게 나누면 아래와 같다. - 데이터를 읽는 능력 - 데이터를 이해할 수 있는 능력 - 데이터를 비판적으로 분석하는 능력 - 결과를 의사소통에 활용하는 능력 ※ 참조 : 데이터 리터러시(Data Literacy) : 네이버 블로그 (naver.com) 2024.04.25 finn-candoanything.tistory.com Finn's log [ DAY 009 ] 데이터 분석 기초 - 데이터 리터러시? 2 정의하고 데이터를 선택하고 분석하여 결과를 도출하는 능력을 포괄한다. 데이터를 활용하여 얻을 수 있는 결과를 다음과 같이 분류하였을 때 "뛰어난" 데이터 리터러시 능력을 갖은 사람은 분명 지혜의 영역까지 도출할 수 있는 사람일 것이다. - 데이터(Data) : 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적... python mysql 데이터분석 인사이트 문제해결능력 데이터리터러시 2024.04.25 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 마켙커리어 커리어 분야 크리에이터 데이터 시대에 구직자가 살아남는 법, 데이터 리터러시 5 역할을 수행할 수 있습니다. 이러한 사고 방식을 우리는 데이터 드리븐(Data-Driven), 데이터 리터러시(Data Literacy)라고 부릅니다. 데이터 리터러시란? 리터러시가 글을 읽고 해독하는 능력을 뜻한다면, 데이터 리터러시는 말 그대로 데이터를 읽고 해석할 수 있는 능력, 더 나아가 데이터를 목적에 맞게 수집하여... 데이터 마케팅 취준생 2023.05.18 브런치스토리 검색 더보기 rudolpia.tistory.com RudolpiA 2030 데이터 리터러시 레볼루션 마이 데이터의 정의와 원칙 개념적 프레임 구축 || 데이터 개요 파악 || 데이터에 대한 전반적인 지식과 이해 데이터 수집 || 데이터 검색 및 수집, 데이터 품질 평가 || 데이터 탐색 / 데이터 출처에 대한 신뢰도 평가 데이터 관리 || 데이터 구성, 데이터 처리 || 기본 데이터 구성 방법과 도구에 대한 지식 습득, 데이터 정리 방법평가 데이터 평가 - 데이터 분석 : 데이터 분석 계획 수립 - 데이터 이해 및 해석 : 차트, 표, 그래프 독해 - 데이터 기반 문제 파악 : 실제 상황에서 데이터를 사용해 문제 파악 - 데이터 시각화 : 데이터의 체게화와 데이터 리터러시 문화를 조성하라. 구글, 애플, 아마존, 넷플릭스 등 글로벌 데이터 기반 기업들의 공통점은 무엇일까 ? 데이터 리터러시 경영으로 최고의 경쟁력을 구가하고 있고 그 배경에는 분석 지향적 데이터 조직문화를 구축 하고 있다는 점이다. 문화는 거버넌스 등의 규칙과 다르다. 문화는 말이 아니라 행동을 통해 드러난다. 문화는 조직에서 허용되거나 허용되지 않는, 그리고 장려되거나 장려되지 않는 표준과 행동이라 할 수있다. 데이터 문화는 조직이 의사결정을 위해 데이터를 가치 있게 사용하며 그 과정이 중요하다고 생각하는 구성원들의신념과 행동... 3 구글, 애플, 아마존, 넷플릭스 등 글로벌 데이터 기반 기업들의 공통점은 무엇일까 ? 데이터 리터러시 경영으로 최고의 경쟁력을 구가하고 있고 그 배경에는 분석 지향적 데이터 조직문화를 구축 하고 있다는 점이다. 문화는 거버넌스 등의 규칙과 다르다. 문화는 말이 아니라 행동을 통해 드러난다. 문화는 조직에서 허용되거나 허용되지 않는, 그리고 장려되거나 장려되지 않는 표준과 행동이라 할 수있다. 데이터 문화는 조직이 의사결정을 위해 데이터를 가치 있게 사용하며 그 과정이 중요하다고 생각하는 구성원들의신념과 행동... 2024.04.12 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 황정순마케팅연구소 황정순마케팅연구소 - 카카오스토리 https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=12926 04. 데이터 분석이 어려운 이유는 '질문'을 안해서, 데이터 리터러시 https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=12955 05. 생성... 2024.04.15 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 데이터 리터러시 저자 강양석 출간 2021.1.20. 도서 18,000원 최소한의 데이터 리터러시 저자 송석리 외 출간 2024.2.15. 도서 18,000원 e북 14,400원 2030 데이터 리터러시 레볼루션 저자 이재원 출간 2023.4.28. 도서 17,100원 e북 11,970원 실무에 바로 쓰는 일잘러의 엑셀 데이터 분석 저자 에이블런 출간 2022.11.11. 도서 16,650원 e북 11,660원 당신을 야근에서 구해줄 무기 데이터 리터러시 저자 Peter 출간 2022.6.29. 도서 18,900원 e북 17,010원 데이터로 말해요! 데이터 중심의 사고ㆍ기획ㆍ보고의 기술 저자 김철수 출간 2023.1.10. 도서 16,200원 e북 12,960원 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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