마케터에게 데이터분석이란? 꼭 필요할까?, 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

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마케터에게 데이터분석이란? 꼭 필요할까?

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주제 : 마케터에게 데이터분석이란? 꼭 필요할까?

아티클 요약

- 데이터 분석 능력 준비
 : 어떻게 준비하는지 보다 왜 필요한지, 어떻게 활용되는지 목적을 명확하게 하기

- 왜 필요한가
 : 데이터 분석으로 나온 인사이트를 바탕으로 더 나은 의사결정을 하기 위해

- 어떻게 사용되는가
  - 그로스 마케터 : 데이터를 바탕으로 개선점을 찾고, 더 나은 서비스를 제공
    → 데이터를 열심히 뜯고 맛보고 즐긴 후 정확하게 해석 할 수 있어야 함

- 준비
  - 마케터 : 데이터를 통해 가설을 세우고 검증
    → 데이터를 읽고 문제를 정의, 어떤 지표를  개선해야 하는 지 알 수 있는 능력
  - 데이터 분석가 : 데이터를 읽고 방향성 설정, 그 속에서 인사이트를 찾아야 함
    → 문제인식 - 가설 수립 - 검증(데이터 필요) - 개선

- 데이터 분석에 필요한 툴
  → 프로세스를 수행하기 위한 도구일 뿐
  → 신입일 경우 너무 집착 x

인사이트

그로스 마케터에 대해 알게 됐다. 툴에 너무 집착하지 말고 데이터 기반 사고방식을 우선적으로 체득하기

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https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1708/

데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까? | 요즘IT

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주제 : 데이터 분석가에게 코딩테스트가 필요할까?

아티클 요약

- 코딩테스트란
  - 개발자에게 필요한 역량 확인 목적 코딩 시험
    - 실제 업무와 유사한 데이터
    - 코드가 정상적으로 돌아가는지, 값이 올바른지
    - 컴퓨팅 리소스 효율적으로 활용하는지
    - 계산 시간 얼마나 걸리는지
      → 기술적인 부분을 확인하는 시험
    
- 데이터 분석가가 업무에서 하게 되는 것들
  - 데이터를 활용, 운영 중인 서비스/프로덕트 고도화
    ※ 국내 사건사고 데이터 시각화 (서비스 고도화)
      : 데이터 분석을 통해, 어느 위치에서 어떤 유형의 사고가 자주 일어났는지 파악
      
  - 데이터 기반 의사 결정을 위한 전략 및 분석
    ※ 서울시 심야버스 노선 최적화 (데이터 기반 의사결정 전략)
      : 통신사와 협업해 어느 지역에 심야 인구가 많은지 파악, 
        → 데이터를 기반으로 노선 변경, 신설해 고도화를 진행
        
  - 전사적 목표 달성을 위한 가설 설정 및 검증을 위한  실험 설계, 분석
    ※ 오바마 캠프의 A/B 테스트 사례 (실험설계/분석)
        : 좋아요 버튼을 통해 수집된 데이터, 홍보 페이지에 접속한 데이터 등 활용  
        → 세그먼트 별 가장 효과적인 캠페인을 진행할 수 있게 A/B 테스팅 진행
        
 - 인사이트 제공을 위한 지표 정의 및 대시보드, 리포트 제작

- 기업 내 데이터 분석가의 업무
  - 분석할 수 있는 데이터 준비 완
  - 풀고자 하는 문제 명확하게 인지 (문제 정의)
  - 복잡한, 최신 논문에 나오는 데이터 분석 기법 활용 x (데이터 분석에 대한 이해)
  - 데이터 분석팀 외 다양한 팀과 협업 (타 직군과의 협업)
  - 어떤 툴을 썼는지 언급 x → 어떤 변화를 만들 수 있는지를 더 기대하기 때문

- 정해진 답이 없는 데이터 분석가의 업무
  - 데이터를 활용해 정해진 답이 없는 문제를 해결

- 데이터 직군에서 언급되는 코딩 테스트
  - 머신러닝 모델의 평가 지표 계산
  - SQL을 활용한 메트릭 계산
  - 텍스트 등의 데이터 파싱 및 전처리

- 통계학에 대한 이해가 깊을수록 데이터를 더 온전히 활용할 수 있음

- 고객의 다음 행동을 이끌기 위해 필요한 보상과 이를 막는 장벽을 모델링하고 설계

인사이트

개발도 아니고 그렇다고 비개발도 아닌 데이터 직군
코딩역량이 엄청나게 요구되지는 않지만 그렇다고 중요하지 않은 것도 아닌
프로그래머스 1단계 정도 python 실력 필수, 하지만 2-3도 있으면 좋음