오늘의 공부day_8(데이터 분석으로 유저의 마음을 읽는 서비스가 되려면,SQL공부)

가설을 검증하는 데이터의 역할, 가설을 세우는 직관의 역할

 

서비스 운영은 가설을 세우고 검증하는 일의 연속입니다. 이때 데이터는 가설을 검증하는 도구입니다. 유저가 불편하다고 느끼는 기능을 데이터로 확인할 수도 있고, 고객의 취향과 일치한다면 데이터로 파악해 추천할 수도 있습니다. 때로는 데이터 분석 수치에 따라 기능이나 서비스의 목적 자체가 변경되기도 합니다.

가설은 직관의 영역입니다. 데이터로 고객의 사용 패턴을 알 순 있어도, 고객의 마음까지 읽어낼 순 없으니까요. 데이터는 가설을 뒷받침할 뿐 그 자체로는 의미가 없습니다. 데이터의 침묵을 읽어내는 것은 다름 아닌 직관입니다. 직관을 발달시키고 활용하는 게 중요한 이유입니다. 이처럼 데이터를 직관적으로 해석하고 가설을 세우는 능력이 최근 주목받는 ‘데이터 리터러시(Data Literacy)’에 포함됩니다.

직관성을 키우는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그중 산업 동향에 대한 이해는 필수입니다. 의사결정 시 산업 내 고질적 문제의 패턴과 특성에 대한 이해가 있어야 합니다. 데이터에서 중요한 인사이트를 발견해 유의미한 가치로 추출해야 합니다.

한편, 고객의 구체적인 피드백에 해답이 있을 때도 많습니다. 데이터에 숨겨진 의미를 알 수 있으니까요. 유저가 무엇을 익숙하고 편하게 느끼는지 파악하고자 고객 설문과 인터뷰로 꾸준히 인사이트를 쌓는 것이 좋습니다. 이는 서비스의 방향을 고민하고 결정하는 데 귀중한 자료가 되기 때문입니다. 그래서 고객 서비스, 즉 CS(Customer Service)를 학습하는 일은 데이터 분석에도 도움이 됩니다.

데이터를 잘 분석하고 활용하려면 프로젝트 환경을 둘러싼 전체적인 맥락에 대한 이해가 우선입니다. 프로젝트의 의도와 목적에 따라 우리가 어떤 상황에 놓여있고, 무엇을 경중 있게 봐야 하는지 판단해야 의미 있는 인사이트를 발견할 수 있을 테니까요. 이것이 바로  데이터와 직관을 동시에 활용하는 것입니다. 이러한 조직문화 속에서 탄생한 서비스가 최종적으로 고객에게 와닿는 것이죠.

 

데이터 기반 의사결정의 핵심: 커뮤니케이션

 

데이터에서 인사이트를 발견했어도, 그것을 동료에게 효과적으로 전달할 수 없다면 빛을 보지 못할 것입니다. 데이터를 근거로 타인을 설득하고 의사결정까지 이끌어내는 것은 결국 커뮤니케이션입니다.

데이터 커뮤니케이션에서 ‘시각화’의 중요합니다. 정보를 그래프, 차트, 지도 등 시각적 요소로 나타내는 것인데 제삼자가 봐도 요점을 이해할 수 있도록 직관적이고 단순 명료한 메시지로 전달하는 것이 목적입니다. 특정 지표 추이를 꾸준히 살펴봐야 할 때는 파이썬(Python), 태블로(Tableau), 리대시(Redash) 등 시각화 도구로 ‘대시보드’를 만들기도 합니다. 프로젝트 관여자가 동일한 맥락의 데이터 분석 결과를 한 번에 볼 수 있도록 구성하여 의사결정을 돕는 것이죠.

동료에 대한 신뢰 역시 커뮤니케이션에서 중요한 자세인데요. 여러 사람이 같은 데이터를 봤어도 해석과 판단에는 주관이 개입할 수밖에 없기 때문이에요. 해당 분야에서 지식과 경험을 쌓은 전문가의 결정을 과감하게 따르는 것이 때론 신속하고 합리적인 의사결정에 필요하기도 합니다.

 

 

직관적 데이터 분석이 고객에게 되돌려주는 가치

고객은 서비스를 이용하면서 ‘데이터 분석’이나 ‘직관’이 어디에 어떻게 녹아들었는지 세세하게 느끼지 못합니다. 그러나 고객에게 꼭 필요한 서비스의 이면에는 데이터 기반의 고민과 치밀한 설계가 녹아들어 있습니다.

직관을 가지고 데이터를 보면 방향성이 생깁니다. 유저가 신뢰하는 콘텐츠를 제공하며 고객을 실망시키지 않는 플랫폼이 될 수 있죠. 직관적 데이터 활용 역량이 중요합니다.

 

 

 

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SQL

 

 

• JOIN으로 두 테이블의 데이터 조회하기

[실습] 고객의 주문 식당 조회하기

(조회 컬럼 : 고객 이름, 연령, 성별, 주문 식당)

*고객명으로 정렬, 중복 없도록 조회

select distinct c.name,            c.age,            c.gender,            f.restaurant_name from food_orders f left join customers c on f.customer_id=c.customer_id where c.name is not null // null 값 제거 order by c.name

 

• JOIN으로 두 테이블의 값을 연산하기

[실습] 50세 이상 고객의 연령에 따라 경로 할인율을 적용하고, 음식 타입별로 원래 가격과 할인 적용 가격 합을 구하기

(조회 컬럼 : 음식 타입, 원래 가격, 할인 적용 가격, 할인 가격)

할인 : 나이-500.005

고객 정보가 없는 경우도 포함하여 조회, 할인 금액이 큰 순서대로 정렬

select cuisine_type,            sum(price) "원래 가격",            sum(price) - sum(discount_price) "할인 적용 가격",            sum(discount_price) "할인 가격"  from  ( select a.cuisine_type,            price,            price*((b.age-50)*0.005) as discount_price from food_orders a left join customers b on a.customer_id=b.customer_id where b.age>=50 ) t group by 1 order by 4 desc

 

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가설이 직관의 영역이라는 부분이 신기했으며 직관적인 데이터 분석 능력에 대한 종류와 방법에 대해 알 수 있었다. 데이터 분석에서의 직관적인 능력을 키우는 것이 중요할 것 같다.

SQL공부는 join문으로 연산까지 하니 매우 복잡한 것 같아서 복습을 많이 해야 할 것 같다