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분석보고서 – 자료실 | 공공데이터포털
(수원시)2016년 수원시 맞춤형 빅데이터 분석사업_분석보고서. 조회수 1,814. 등록일 2017-08-04. 수정일 2017-08-04. (수원시)2016년 수원시 맞춤형 빅데이터 분석 …
Source: www.data.go.kr
Date Published: 9/29/2022
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데이터분석 보고서란? – 통계데이터센터
통계 데이터센터의 자료를 연계 활용 분석하여 사업기획, 창업, 정책 분석, 정책 제안, 현상 연구, 기타 아이디어를 보고서 형식으로 정리한 것; 주제를 정하고 주제에 …
Source: data.kostat.go.kr
Date Published: 11/3/2021
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빅데이터 분석 보고서 작성법 예시와 사례, 인천시 – 네이버 블로그
안녕하세요. 플랜업 기획지기입니다. . 오늘 공유해드릴 자료는 인천시에서 공유하고 있는 빅데이터 분석 보고서와 양식입니다 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 10/26/2021
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[그로스 마케터를 위한 데이터 이야기] 분석 보고서 수준을 …
[그로스 마케터를 위한 데이터 이야기] 분석 보고서 수준을 높이는 방법 – 마케팅 모비인사이드 MOBIINSIDE.Source: www.mobiinside.co.kr
Date Published: 4/28/2022
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설득력을 높여주는 데이터 기반 보고서 작성 | 러닝스푼즈
데이터 분석, 더 이상 데이터 분석가만의 역량이 아닙니다. 일잘러가 되고 싶은 모든 분들에게 현업 데이터 활용법을 알려드립니다. 데이터 기반 보고서 작성을 배워 …
Source: learningspoons.com
Date Published: 7/20/2021
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서울특별시 빅데이터 캠퍼스 > 빅데이터 > 데이터 분석 사례
서울시가 확보한 유용한 빅데이터를 시민·시민사회가 활용할 수 있도록 제공하여 … 서울시 그늘막 설치 적합지역 분석 보고서는 2017년 11월 ~ 2018년 7월 서울시 빅 …
Source: bigdata.seoul.go.kr
Date Published: 3/7/2022
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빅데이터 분석보고서
(06242)서울시 강남구 역삼로111 한국정보통신진흥협회빌딩 8층 TEL : 02-580-0741 / FAX : 02-580-0799 / E-Mail : [email protected]. Copyright c 빅데이터포럼.
Source: kbd.or.kr
Date Published: 12/24/2022
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[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (9) 데이터 분석 결과 …
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (9) 데이터 분석 결과 보고서 : 인사이트 도출 및 최종 결과 정리. Soa(쏘아) 2020. 11. 9. 02:52.Source: soa-park.tistory.com
Date Published: 11/30/2021
View: 2641
청사 내 운행중인 시내버스 빅데이터 분석 보고서 – 광주시
청사 내 운행중인 시내버스 빅데이터 분석 보고서 … 광주시 공공데이터 플랫폼의 저작물은 [공공누리 제4유형] 출처표시+상업적 이용금지+변경금지 조건에 따라 이용하실 …
Source: www.gjcity.go.kr
Date Published: 6/25/2021
View: 9014
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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 보고서
- Author: 패스트파이브
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- Date Published: 2020. 6. 16.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=9VYbfLGKFeU
빅데이터 분석 보고서 작성법 예시와 사례, 인천시_인천광역시 관광지 빅데이터 분석 결과 보고서(다운로드), 빅데이터기획과 분석교육 출강안내
빅데이터는 말 그대로 엄청난 데이터를 말합니다.
이것을 가지고 사업적으로 혹은 공공적으로 이익을 창출할 수 있는
무엇인가를 발상하고 설계하는 것이 바로 빅데이터 기획인 것이죠
플랜업은 빅데이터 기획과 분석이라는 과정을 플랜업의 기획력 과정과
접목하여 1일 8시간 과정으로 운영하고 있습니다.
이 과정에서는 빅데이터에 대한 실무적 이해를 시작으로
자신과 자신이 속해있는 기업의 목표에 따른 빅데이터 설계 기획 그리고
그에 따른 다양한 사업계획을 수립하는 데 포커스를 두고 있습니다.
오늘 공유해드리는 인천시의 빅데이터 활용보고서에서도
이와 같이 단순히 학술적인 차원에서의 빅데이터가 아니라
사업적으로 빅데이터를 어떻게 이용할 수 있는가에 대한 콘텐츠가 많이 있습니다.
필요하신 분들에게는 도움이 되기를 기대해봅니다 ^^
[그로스 마케터를 위한 데이터 이야기] 분석 보고서 수준을 높이는 방법
데이터를 분석하는 사람들은 남들은 어떤 방식으로 분석을 시도하고 접근하는지 궁금해한다. 이럴 때 참고하면 좋은 사이트가 바로 ‘아비나쉬 카우쉭’의 블로그다. 이 분은 데이터에 대한 통찰력이 뛰어나고 글도 잘 써서 업계에서는 ‘웹분석의 아버지’로 불린다. 분석에 대한 방향성과 인사이트를 얻고 싶다면 즐겨찾기 하시길 추천드린다. 그가 예전에 집필한 ‘웹 데이터 분석학’이라는 책을 보면서 사수가 없는 상황에서 분석에 대한 이론과 지식 습득에 많은 도움을 받았다. 그가 최근에 발행한 글 중 ‘분석 보고서 수준을 높이는 방법’이라는 콘텐츠가 있다. 그가 작성한 글과 개인적으로 생각을 보태서 소개해볼까 한다. (원문에 대한 링크는 글 하단 참고)
회사에서 분석 보고서를 작성하는 사람들은 데이터 분석 직군 혹은 마케터 일 가능성이 높다. 데이터 분석 팀이 조직에 세팅된 케이스는 흔치 않다. 모두가 데이터가 중요하다고 하지만 정작 투자는 하지 않는다. 대표의 강한 의지가 없으면 불가능한 이유다. 그런 이유로 대부분 마케터가 광고 집행 및 그에 따른 성과를 분석하게 된다. 물론 데이터 팀이 세팅되어 있다면 직접 보고서를 쓴다. 일단 보고서를 작성하는 이유부터 생각해보자. 보고서는 왜 작성하는 걸까. 현재 어떤 상황인지 공유하고 앞으로 무엇을 해야 할지 결정하는데 도움이 되는 자료가 바로 보고서다. 보고서 자체를 쓰느라 시간이 많이 들면 안 된다. 보고서를 쓰는 이유는 액션을 하기 위해서인데 액션은 사실 때를 놓치면 의미가 없는 경우가 종종 있다.
그는 아무리 일목요연하게 정리된 보고서라도 보는 사람이 관심이 없으면 의미 없다고 얘기한다. 분석 보고서를 작성하려면 해야 될 일이 많다. 정확한 데이터를 수집해야 하고, 수집된 데이터에서 필요 없는 부분은 제거해야 하며, 그렇게 나온 데이터를 보기 좋게 가공해야 한다. 그리고 그에 따른 본인의 의견을 추가해야 한다. 보고서는 자신이 만족하려고 쓰는 문서가 아니다. 받는 사람이 명확하게 존재한다. 사람들이 분석 보고서에 관심을 갖게 하기 위해 필수로 갖춰야 할 요소를 종합해서 3가지로 얘기해보려 한다.
1. 맥락과 액션플랜이 중요합니다.
대표님, 이번 주 매출은 3천만원입니다. 전환율은 2%, 방문자는 5만 명이고 평균 체류시간은 3분입니다.
신입사원 A군은 대표님에게 온라인 쇼핑몰 주간 현황에 대한 보고를 했다. 여러분이 만약 대표라면 어떤 반응을 보일 것인가. 나라면 저렇게 보고를 하게 만든 팀장을 째려볼 것 같다. 위 보고에서 문제점을 한번 찾아보자. 현황은 대략 알겠으나 지표만 있고 비교할 대상이 없다. 전주보다 지표가 개선되었는지, 어디서 유입된 방문자가 구매를 했는지 등의 내용이 빠져 있다. 다시 말해 맥락이 없다.
대표님, 이번 주 매출은 3천만원이고, 전환율은 2%입니다. 매출은 전주 대비 30% 올랐고 전환율도 20%나 개선되었습니다. 신규로 집행한 페이스북 광고를 통해 60%의 매출이 발생했고 체류시간도 평균 대비 30%나 높았네요. 코로나로 인해 유기농 식품에 사람들의 관심이 증가한 것도 전환에 기여한 것으로 판단됩니다. 반면 네이버 배너 광고는 페북 광고 대비 클릭률은 높아서 신규 방문자가 다수 유입되었지만, 전환율과 체류시간이 평균 대비 40%나 낮게 확인되었습니다.
이렇게 보고를 했다면 대표는 할 말이라도 있었을 것이다. 상품을 도대체 누가 샀는지 좀 더 데이터 탐색을 해보라던지, 페이스북 광고 캠페인을 유지하면서 카피만 바꿔 본다던지, 네이버 배너 광고는 어떤 소재가 성과가 낮았는지 전체적으로 낮았는지 파악해서 추가 액션을 실행하라는 식으로 지시를 했을 것이다. A군이 위와 같이 보고를 하면서 세그먼트 단위로 추가 분석을 한다거나 다른 부서에서 어떤 이벤트가 있었는지, 숫자를 텍스트가 아닌 대시보드 형태로 보고했다면 좀 더 완성도 높은 보고서가 되었을 것이다. 그리고 가장 중요한 액션 플랜을 덧붙였다면 그는 앞으로 대표의 신임을 받을 가능성이 높다.
2. 핵심 지표 위주로 보고하고, 결정을 돕기 위한 당신의 관점을 추가하세요.
보고서의 수준을 높이려면 자신이 얼마나 영리한지 보여주기 위해 존재하는 데이터는 무자비하게 제거해야 한다. (그는 원문에서 살인자가 되라고 언급한다) 특정 데이터를 수집하기 위해서 최신 기술을 사용했는지에 대해 대표는 전혀 관심이 없다. 데이터를 보고 어떤 의사결정을 내려야 할지가 중요할 뿐. 수많은 지표를 자랑하고 싶은 담당자의 굴뚝같은 마음은 알겠으나, 핵심 지표만 추려서 보고를 해야 이해하기 쉽고 수준 높은 보고서가 된다. 보고서를 숫자로 얘기해야 하는 건 맞지만 숫자만 가득한 보고서는 쓸모가 없다. 숫자로 보고서를 가득 채우는 순간부터 사람들은 당신의 보고서에 집중하지 않는다. 보고서를 쓰기 위해사용한 시간을 버린 것이나 다름없다.
지표를 많이 넣지 말고 데이터에 따른 의견을 추가하는 게 그의 입장에서 의사 결정하기 수월할 것이다. 올바른 판단을 하기 위해서는 고객이 어떤 행동을 하는지를 솔직하게 보고서에 드러내야 한다. 그게 데이터 분석을 하는 당신이 해야 할 역할이다. 분석가는 때로는 용감해져야 한다.
3. 어리석은 실수를 하지 마세요
경영진은 약어를 싫어한다. 분석가들만 이해할 수 있는 단어를 적절한 단어로 변경하는 게 현명하다. 약어를 넣어야 한다면 보고서 하단에 약어가 어떤 의미인지 적어줘야 한다. 기본적인 실수는 보고서의 품질을 떨어뜨린다. 항상 본인이 작성한 보고서를 출력해서 확인하는 게 좋다. 모니터로 봤을 때와 출력을 했을 때 보이지 않던 실수를 발견할 수 있다. 보고를 하기 전에 동료에게 내용에 대한 피드백을 받으면 생각지 못했던 부분을 확인할 수 있다. 아래 내용은 기본 중에 기본이니 반드시 숙지해야 한다.
3개월 동안의 일일 그래프는 거의 항상 쓸모가 없음 (이럴 땐 주간 혹은 월간 그래프를 넣을 것)
누적 막대 차트에서 끔찍한 색상을 사용하지 말 것 (흰색 배경에 희미한 노란색 막대기라면 정말 최악)
일관된 글꼴과 글꼴 크기를 사용할 것
테이블의 모든 셀이 동일한 정렬을 갖추도록 할 것
숫자를 표시하는 기준을 동일하게 할 것 (매출을 표시할 때 3.5M과 964K 이런 식으로 표기하면 안 됨)
보고서 장표가 많이 있는 경우는 1개 장표에 하나의 차트만 넣는 것을 권장
팩트만 나열된 분석 보고서는 문서로서의 가치가 높지 않다. 왜냐하면 그런 보고서는 현재 자동화된 보고서로 많은 실무자가 받아보고 있으며, 머신러닝 기술이 발달함에 따라 보고서의 품질도 맥락을 고려한 형태로 발전하고 있다. 이를테면 구글 애널리틱스 신규 버전에서는 수집된 데이터를 기반으로 인사이트 정보를 제공하고 있으며, 전환 데이터가 일정 수준 쌓이면 어떤 유저가 이탈하고 전환할 가능성이 있는지를 데이터에 기반해서 알려준다. 다시 말하면, 보고서를 작성할 때 분석이 빠진 팩트만 공유되는 보고서는 더 이상 필요 없다는 얘기다.
몇 년 전부터 유망 직종에 항상 데이터 분석가는 순위권에 있다. 하지만 그 안에서도 도태되는 분석가는 분명 생길 것이다. 아직 전체적인 맥락을 고려한 종합 의견을 인공지능이 내는 건 한계가 있다. 인간이 로봇과 경쟁해야 하는 건 이제 어쩔 수 없는 현실이고, 그렇다면 그들이 할 수 없는 부분에서 경쟁력을 확보해야 한다. 이제는 로봇까지도 경쟁 상대라는 사실이 허무하지만 너무 낙담할 필요는 없다고 생각한다. 인공지능과 솔루션을 잘 활용한다면 예전에는 할 수 없었던 분석이 가능해졌고 자신의 가치를 높일 수 있는 방법이 많아졌다. 분석가에게 필요한 자질은 데이터를 남들이 이해할 수 있게 결과를 스토리텔링하는 역량과 새로운 것에 대한 학습을 두려워하지 않는 자세가 아닐까.
카이로스님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
설득력을 높여주는 데이터 기반 보고서 작성
저는 대학교 졸업 전에 취업한 자동차 부품회사에서 10년째 일해오고 있습니다. 입사하고 초기에는 기획부서에서 근무하였습니다. 다양한 기획업무를 담당하면서 보고서 작성의 중요성을 깨닫고 내가 하고 싶은 이야기를 보고서에 담는 방법 그리고 상사를 설득시키는 방법을 연구하게 되었습니다. 그러던 중 우연한 기회로 통계학과 전공을 살릴 수 있는 데이터 분석 업무로 보직 이동을 하게 되었습니다. 처음에는 EXCEL로만 데이터 분석을 하였습니다. EXCEL로도 충분히 데이터 분석을 할 수 있었고 결론을 낼 수 있었기 때문입니다. 하지만 어느 순간 시각화 및 모델링에 대한 한계를 느끼게 되었습니다. 언제까지 EXCEL만으로 데이터 분석을 할 수 있을까? 라는 고민을 하게 되었습니다. 그러던 중 R 프로그램을 접하게 되었고 그때부터 새로운 데이터 분석의 세계를 알게 되었습니다. 처음에는 프로그래밍에 익숙하지 않았기 때문에 모든 것이 새로웠습니다. 데이터를 프로그램으로 Import 하는 방법부터 변수를 찾고 할당하고, 시각화 및 모델링 하는 과정이 저에겐 너무나 큰 산같이 다가왔습니다. 온라인으로 강의 신청도 해보고 오프라인 강의도 참석해 봤지만 저만을 위한 강의는 아니었기에 모르는 부분은 철저히 혼자서 감당해야만 했습니다. 시간이 흘러 다양한 데이터를 분석을 경험하고 인사이트를 찾고 결론을 내면서 결국 저만의 데이터 분석 접근방법에 대해 철학을 가지게 되었고 이제 그 방법을 통계학과 비전공자들에게 나누어 드리고 싶습니다.
서울특별시 빅데이터 캠퍼스
– 배달음식 수요증가, 일회용품 사용증가, 1인가구 증가하고 있는 상황과 205 인천시 매립장 사용종료까지 맞물려 현재 서울시는 쓰레기문제를 심각하게 겪고 있다. 심지어 우리나라 플라스틱 실질 재활용률은 22.7%로서, 일회용품 소비와 플라스틱 사용 자체를 줄이는 다회용기의 필요성이 매년 증가하고 있다. 이런 상황에서 정부, 지자체 주도 하에 기업, 소비자와 함께하는 다회용기 렌탈사업 비즈니스 모델을 도입하므로써 쓰레기 문제의 근본적인 해결책을 제시한다.
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (9) 데이터 분석 결과 보고서 : 인사이트 도출 및 최종 결과 정리
안녕하세요, Soa입니다!
٩(ˊᗜˋ*)و
드디어 개인 분석 프로젝트가 거의 끝나갑니다!
이제는 데이터 분석 결과를 바탕으로 인사이트를 도출해내고,
주장을 위한 그럴듯한 근거로 포장할(?) 차례입니다!
그런 다음에는 간단한 데이터 분석 결과 보고서를 작성하려고 합니다.
다음 포스팅에서는 제 원래 목표처럼 제안서의 시나리오를 설정해서 PPT로 결과 보고서를 작성할 예정입니다.
나홀로 분석 프로젝트 (9) 인사이트 도출 및 최종 결과 정리
프롤로그에서 언급했던 것처럼
데이터를 수집하고, 모델링, 분석 등의 과정 또한 중요하지만
열심히 한 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출해내
문제 상황에 대한 해결책을 제안하거나 찾아내는 것 또한 굉장히 중요합니다!
특히 저는 데이터 분석도 중요하지만, 인사이트 도출 또한 중요한 과정임을 여러 번 강조해왔습니다.
제가 앞으로 하고 싶은 데이터 마케팅을 위해 이 과정을 연습하는 것이 목표였습니다.
아무래도 제가 데이터 분석에 대해서 다른 분들에 비해서 조금 부족할 수 있다고 생각하기 때문에
저와 비슷한 가치관? 생각? 을 가지고 계시는 분들이 보시기에 도움이 될 수 있도록
최대한 쉽고 간단하게 활용 가능한 포스팅을 하고자 노력했습니다..!
(갑자기 고해성사)
도움이 되셨기를 바랍니다……
여하튼 그렇기 때문에 이번에는 제가 목표했었던 인사이트 도출 과정을 실습해보고자 합니다.
이건 데이터 분석의 과정이 아니고, 정답 또한 정해져 있는 것이 아닙니다.
그저 제가 하고자 하는 주장에 대한 근거, 주장을 탄탄하게 해줄 데이터들을 찾고 포장하는 것이나 다름없기 때문이죠!
[데이터 분석 결과 보고서 작성]그래서 이번 실습에서는 데이터 분석 결과 보고서를 작성하면서
분석 결과를 요약하고, 분석 시사점에 대해서 정리하도록 하겠습니다.
특히 분석 시사점은 나중에 가상의 제안서를 만들 때 유용하게 쓰일 예정입니다.
1. 표지 생성
분석 결과 보고서를 작성하기 위해서
열심히 인터넷 사이트에서 참고 자료들을 찾았습니다..!
이번 보고서에서 주로 참고한 자료는 바로,
인천광역시의 ‘2017년 인천광역시 관광지 빅데이터 분석 결과 보고서’ 입니다.
이 자료는 인천광역시의 내,외국인 방문 관광지에 대한 빅데이터 분석 사업을 진행하여 나온 결과 보고서로,
빅데이터 기반 분석 시스템 도입으로 맞춤형 정책 및 마케팅 전략 수립 근거 마련을 위해 진행된 사업입니다.
어떻게 보면 마케팅 전략 수립 근거 마련을 위해 데이터 분석을 진행한 것이
제가 이번 분석 프로젝트를 선정한 이유와 비슷하다는 생각이 듭니다!
여하튼, 이 자료는 인천광역시에서 배포한 자료답게? 되게 깔끔하게 정리되어 있습니다.
자료는 다음과 같습니다.
2017+인천시+관광지+빅데이터+분석보고서.pdf 3.65MB
표지는 다음처럼 그냥 심플합니다…
여기서 영감(?)을 받아서 다음과 같이 제작해보았습니다.
다른 분들처럼 현란한(?) 디자인 실력이 없기 때문에..
깔끔하게 작성하는 것에 의의를 두었습니다…ㅠ…
2. 목차 생성
인천광역시 자료의 목차는 다음과 같습니다.
대강 이런 식으로 구성되어 있는데
아무래도 한국사람들의 특성을 매우 잘 파악하신 분들인 것 같습니다.
왜냐면 서론보다 분석 결과 요약이 자료의 앞 부분에 위치한 것을 볼 수 있습니다…ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
급한 한국인들을 배려한..인천광역시….ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
하지만 저는 저의 자료를 자세히 봐주실 분을 구하기 때문에(?)
그냥 서론 먼저, 그 후에 분석 과정과 분석 요약의 순서대로 목차를 정리했습니다.
이런 식으로 정리했습니다!
가장 큰 분류는 로마 숫자로, 그 다음 중간 분류는 아라비아 숫자로 그냥 점으로,
가장 작은 소분류는 괄호를 넣어 구별했습니다.
그리고 보기 쉽도록 페이지 번호 또한 추가했습니다!
아, 참고로 Word로 작성해서 PDF로 변환하였습니다.
아무래도 결과 보고서이니까 Word로 작성하는 것이 더 효과적이라고 생각했습니다.
3. 서론 작성
서론 작성은 목차에서 살짝 엿보신(?) 것처럼
분석 프로젝트의 개요와 데이터 특성에 대해서 이야기하는 것으로 정리했습니다.
내용은 처음에 사무국에 제출한 것과 비슷하게 구성했습니다.
의도와 기간, 범위 등으로 구성하면 좋습니다.
서론은 이런 식으로 작성했습니다.
사실 분석 범위에 대해서 정의하는 게 조금 고민이 있었습니다.
데이터의 범위가 어떤 파트의 어떤 분석이냐에 따라서 차이가 있었기도 하고,
사례 분석의 경우만 정의했습니다.
4. 분석 과정 설명
참고한 자료에는 서론과 분석 결과 요약 부분 외에도
자세하게 분석을 어떻게 진행했는지 등에 대해서 설명하고 있었습니다.
확실히 분석 결과 보고서이기 때문에, 그냥 요약만 하고 넘어가기에는 좀….그래서
모델링과 분석 결과에 대해서 간단하게 짚고 넘어갔습니다.
분석 과정 설명 페이지는 다음과 같이 구성했습니다.
최대한 확인하기 쉽도록 캡처 이미지를 활용했습니다.
실제로 분석에 사용했던 모델을 다시 들어가기 위해서……….. 고생했습니다…….ㅠ….
저번에 재설치 권장 때문에, 재설치를 했었는데
사용했던 모델들에 대해서 백업을 안해놓고 재설치를 했더라구요……..ㅠ…..ㅠ.ㅠ..ㅠ….
그래서 사무국 제출용 파일에 실제 모델 파일도 첨부해야 하기도 하니까
다시 분석을 위한 모델링 과정을 했다는거,,,,,,눈물의 스토리,,,,
여튼 그렇습니다!
5. 분석 결과 정리 및 요약
분석 결과 요약은 최대한 간단하게 정리하려고 했습니다.
주저리 주저리 적어봤자.. 요약이라는 의미가 없어지기 때문에!
그리고 최대한 인사이트 도출의 전 과정이라고 생각하고 정리했습니다.
다음과 같습니다.
이 페이지를 보니까 Brightics의 강점이 확실히 드러나는 것 같습니다.
시각화가 편리하고 예쁘게 되니까(?) 그냥 캡쳐해서 가져오기만 했는데도,
깔끔하고 예쁘고 한 눈에 알아보고 쉽습니다..! (아부 아님)
6. 분석 시사점 : 인사이트 도출
저는 계속 인사이트라고 표현했지만, 전문 용어로는 분석 시사점이라고 하나 봅니다..!
(뭐가 뭔지 모름..;)
모든 분석 결과에 대해서 인사이트를 찾을 수도 없기도 하고,
제 의도와는 다르기 때문에 최대한 유의미한 분석 결과에 한해서 작성했습니다.
한 마디로 제가 원했던 말들이죠!
다음과 같이 작성했습니다.
분석 결과 요약과 이어지는 내용이기도 해서,
따로 페이지 분리는 하지 않았습니다.
하지만 다시 분석 결과 요약 페이지에 들러서 보기에는
시각화 자료와 글들이 꽤 많은 편이기 때문에
분석 시사점에서 유의미한 결과에 대해서 미리 말한 후에, 그에 대한 시사점에 대해서 작성했습니다.
[개인 분석 프로젝트 최종 정리]이제 진짜로 10주간의 개인 분석 프로젝트를 끝내면서, 결과에 대해서 정리해보도록 하겠습니다.
데이터 분석 과정과 결과에 대해서는 이전 포스팅에서도 있었으니
위에서 분석 시사점에 대해서 작성한 것과 같이, 간단한 결과에 대한 요약과 인사이트에 대해서 말씀드리겠습니다.
사실 결과 보고서의 분석 시사점을 편하게 쓴 것과 동일합니다.
1) 산업 군 트렌드 분석
데이터 산업 시장 전체의 규모는 매년마다 꾸준히 증가하는 추세이다.
최근 2018년도에서 2019년도 사이에 약 1조 3009원, 약 8.4% 가량 증가했으며
2025년도에는 약 32조 9705억원에 이를 것이라는 전망이다.
☞ 빅데이터, 데이터 분석에 대한 관심 증가와 공공 기관 및 기업에서의 활용 등을 이유로
데이터 산업 시장은 꾸준히 성장하고 있기 때문에 산업 트렌드에 발 맞춰 Brightics의 인지도를 높이는 데 비용을 투자할 가치가 있다.
데이터 솔루션 시장 내에서 제조/건설, 유통/서비스 부문이 높은 비중을 차지하고 있으며 그 비중 또한 증가하는 추세이다.
데이터 산업 시장 내 주요 고객은 국내 기업이 58.1%, 국내 개인이 18.3%를 차지했다.
☞ 다양한 기업들이 데이터 분석 플랫폼을 사용하고 있기 때문에 기업들 대상으로 인지도를 높일 필요성이 있다.
이미 기업 및 데이터 사이언티스트 대상으로 진행한 홍보 외에,
앞으로 다양한 기업에서 일하게 될 잠재적 고객인 대학생들을 대상으로 인지도를 높이는 것 또한 효과적일 것이다.
또한, 국내 기업 뿐만 아니라 국내 개인 고객들의 비중을 고려했을 때에도
SNS나 인터넷 상에 Brightics 관련 자료에 대한 업로드는 국내 개인 고객들을 대상으로 인지도를 높일 수 있는 전략이 될 수 있다.
2) 시장 내 포지션 분석
Brightics의 검색량을 PowerBI와 비교했을 때,
국내 소비자의 관심도가 비슷하거나 특정 시기에서 PowerBI보다 큰 검색량을 확인할 수 있었다.
PowerBI의 언급량은 상대적으로 적지만, Brightics보다 긍정적인 이미지를 보유하고 있음을 알 수 있다.
☞ Brightics는 국내에서 많은 소비자들에게 인식되어 있으므로,
긍정적 이미지 구축을 위한 홍보 활동 및 프로모션 전략을 진행할 필요가 있음.
3) 사례 분석
TSK 서포터즈 활동 전후에 대해 인지도 차이(언급량 기준)에 대해서 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다.
☞ TSK의 사례로 서포터즈 활동으로 인한 인지도 차이에 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다.
따라서 Brightics의 국내 소비자, 특히 대학생들을 타겟으로 한 유스 마케팅 전략은
대학생 서포터즈를 진행하는 것은 긍정적인 이미지 구축에 효과적일 것이다.
끄읏-!
어설픈 분석에, 과장의 인사이트 도출까지..
많이 어설픈 데찔이의 개인 분석 프로젝트가 끝났습니다..!
많이 부족한 보고서지만, 최대한 많은 분들에게 도움이 되길 바라며…
데이터분석결과보고서.pdf 2.60MB
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이거…그대로 사용…하면….경ㅊ..ㅏㄹ…..ㅂ……
^^
그냥 저와 같이 작성에 어려움이 있으신 분들께 도움이 되시길 바랍니다!
그럼 다음 포스팅에서는,
개인 분석 프로젝트를 마치면서 가상의 제안서를 작성하고
그 과정에 대해서 포스팅하는 과정을 담겠습니다!
그럼 다음 포스팅에서 만나요, 안녕!
٩(ˊᗜˋ*)و
** Brightics 서포터즈 활동의 일환으로 작성한 포스팅입니다 **
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