15日 - 01 - 데이터 분석

데이터 분석툴의 종류

• 초급
  • GA - 구글에서 제공하는 웹 분석 서비스로 유저를 로그기반으로 트래킹해 보기 쉬운 형태로 제공해 주는 분석 도구이다.
  • Excel - 상용화된 툴이기 때문에 누구나 쉽게 사용할 수 있다. 피벗 테이블 & 피벗 차트를 활용하면 다양한 기준에 따라 데이터 분석이 가능하고 쉽게 시각화할 수 있다.
• 중급
  • SQL - 데이터에 접근하는 가장 기본적인 도구이다. 진입 장벽이 낮아 데이터 분석가 외에도 마케터, PM, PO들이 두루 사용한다.
  • Amplitude / Mixpanel - 이벤트 로그 기반의 프로덕트 데이터 분석 도구로 다양한 분석 도구를 제공하여 데이터 분석가 없이도 유의미한 프로덕트 인사이트 확보가 가능하다.
  • 태블로 - 다양한 시각화 차트가 제공되어 데이터 분석 결과를 통한 업무 보고 또는 사내 커뮤니케이션에 활용하기 좋은 BI xnf
• 고급
  • R - 오픈 소스 통계 / 데이터 마이닝 언어로써 데이터 시각화 및 분석에 특화된 프로그래밍 언어이다.
  • Python - 데이터 사이언스 외에도 다양한 용도로 사용할 수 있고 직관적이라 학습에 용이하나 R과 비교하여 시각화가 다소 약하다.

Amplitude

• 유저들이 수행한 이벤트를 바탕으로 이벤트 속성값, 사용자 속성값 등을 통합적으로 수집하여 사용자 행동을 분석할 수 있는 분석 도구이다.
• 다양한 스타트업들이 Amplitude를 프로덕트 분석에 활용하고 있다.
  마켓컬리, 지그재그, 오늘의 집, 뤼이드 등
• 장점
  • 파워풀한 분석을 기획자, 디자이너, 사업개발 등 다양한 부서 사람들이 쉽게 활용할 수 있다.
  • 대용량 데이터를 활용함에도 불구하고 분석 속도가 매우 빠르고 신뢰도 있는 분석 결과를 보여준다.
  • 시각화를 쉽게 할 수 있고 관리용 대시보드, 보고용 노트북을 쉽게 제작할 수 있다.
  • 무료 기능으로도 충분히 파워풀한 분석이 가능하다.
• 단점
  • 코호트 등 유료기능을 사용하기 위해서는 연 3,000만 원가량의 비용이 발생한다.
  • 유저 행동들에 대한 이벤트 로그를 남겨야 하기 때문에 초기 셋팅하는데 리소스가 많이 들어간다.
• 각 프로덕트에 맞춰서 커스터마이징이 가능하다.
• 앱, 웹 모두 분석이 가능하지만 GA(Google Analytics)는 웹사이트 관리에 특화되어있다.
• GA에 비해서 사용자 친화적이고 모든 기능에 tool tip이 제공되어 쉽게 배울 수 있다.
• 팀원들과 협업할 수 있는 다양한 도구를 제공한다.(Dashboard, Notebook 등)

SQL

• Structured Query Language - 구조화된 질의 언어이다.
• 데이터베이스에게 질문을 하는 언어이다.
• 명확하게 규칙에 맞춰 질문을 해야 올바른 답을 제공한다.
• DBMS에 따라 조금씩 다르지만 대동소이하다고 볼 수 있어 하나만 학습해 두면 쉽게 다른 DBMS 언어로 사용 가능하다.
  Oracle sql, MySQL, PostgreSQL... 등
• SELECT - 데이터를 읽어오는 구문
• INSERT - 데이터를 삽입하는 구문
• UPDATE - 데이터를 수정하는 구문
• DELETE - 데이터를 삭제하는 구문
• DROP - 데이터 테이블을 제거하는 구문
• 데이터베이스의 구조
  • 데이터를 표 형식으로 저장하고 표를 테이블이라고 부른다.
  • 데이터 별로 테이블을 구분하여 저장한다. 
  • 이 테이블 간의 집합이 데이터베이스라고 볼 수 있다.
  • SQL을 통해 특정 표에 있는 정보를 데이터베이스에게 요청하는 것이다.