[데이터 리터러시] 05. 결론 도출

05. 결론 도출

[수업 목표]
데이터 분석의 마지막 단계인 결론도출에 대해서 배워요

 

[목차]

01. 결론 도출

1) 결과와 결론의 차이

2) ✍ 결론 도출 예제

3) 결론을 잘 정리하는 법

4) 결국 데이터 리터러시란?

4) 결국 데이터 리터러시란? | Notion

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01. 결론 도출

✔️ 결과와 결론의 차이는 무엇인지 정확히 알아보고 결론을 잘 내리는 법을 알아봐요. 😉

 

☑️ 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.”

☑️ 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 전반적인 매출 증가로 이어질 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.”
• 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것

실제로 우리가 필요한 것은 ‘결론’이지만, 보통 결과를 많이 이야기 함

☑️ 결과와 결론의 차이

 

• 결과
  
  • 계산과 분석을 해서 나온 결과물 즉, '무엇을'
• 결론
  
  • 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것 즉, '그것이 왜 중요한지?'

☑️ 결론 도출 시 주의사항

• 결과 - 결론을 도출 시에는 스토리텔링이 필요
• 그러나, 필요 이상으로 자신의 해석을 융합하면 안됨
  • 데이터를 통해 알 수 있는 범위에서만 생각해야 함

2) ✍ 결론 도출 예제

Q1. 다음의 결론 도출이 합리적인가요? 맞다면, 왜 그렇고 아니라면, 왜 아닌지 설명해보아요.

• 주어진 데이터: 가맹점 별 A 제품 판매 데이터
• 결론: 모든 가맹점에서 가장 많이 팔리고 있는 A 제품이 대구 지점에서만 판매 실적이 부진한 것은, 대구에 큰 경쟁사가 있기 때문이다. -> 합리적이지 못하다. (관련 데이터 없이, 판단 불가능/기억해! 데이터없이 직관적으로 판단X)

A1. 함께하기

💡 풀이  

• • 실제로 경쟁사 때문에 판매 부진이 일어난 것일 수 있으나, 우리에게는 관련된 데이터가 있지 않음.
  • 위와 같은 결론은 분석의 품질을 떨어뜨리는 주범 

Q2. 다음의 분석 결과를 가지고 결론을 도출해보세요.

• 데이터: 온라인 소매점의 최근 6개월 판매 데이터
• 목적: 판매 성과 분석 및 개선 방안 도출

데이터 분석 결과

• 6개월 동안 전자제품의 판매량이 의류에 비해 25% 증가
• 매주 금요일에는 다른 요일에 비해 판매량이 15% 더 높음
• 오후 6시부터 9시 사이의 판매량이 전체 일일 판매량의 30%를 차지
• 주어진 데이터: 가맹점 별 A 제품 판매 데이터

A2. 함께하기

💡 풀이: 결론은 결과들을 바탕으로 도출된 해석이나 추론

• 전자제품이 의류보다 인기가 높으므로(결과), 전자제품에 대한 마케팅을 강화해야 한다.(결론)
• 금요일과 저녁 시간대의 높은 판매량을 고려할 때(결과), 이 시간대에 특별 프로모션을 진행하면 전체 판매량을 증가시킬 수 있다. (결론)

3) 결론을 잘 정리하는 법

• 앞서 문제 정의, 지표 설정을 할 당시의 목적을 떠올리며 정리
• 결론을 공유할 대상이 누구이며, 어떻게 변화하길 원하는지? 생각하기

☑️ 단순하고 쉽게 전달

• 핵심 지표 위주로 먼저 공유
• 지표를 해석하는 방법에 대해서도 설명
• 해당 지표에 오너십이 있는 조직에서 활용할만한 포인트 제안
• 액션 아이템을 제안 하는것이 핵심

☑️ 흥미 유발

• 모든 내용을 담지 않고 흥미로운 부분 위주로 공유
• 상대가 궁금해할만한 내용은 뭘까? 고민하고 필터링 하기
• 궁금한 사람들을 위해서는 디테일한 문서 따로 공유

☑️ 대상자 관점에서의 접근

• 공유 받는 사람(=대상자)의 시선에서 이해하기 쉽도록 정리
• 지식의 저주에 빠지지 않고 논지를 뒷받침 해줄 자료들을 함께 첨부
• 대상자의 허들이 낮은 시각화 활용

☑️ 시각화 팁

• 화려한 그래프 보다는 대상이 직관적으로 이해할 수 있도록 구성
• 보통 선, 막대 그래프로 거의 대부분의 리포팅이 가능
• 각 그래프의 범례와 단위 함께 표기해주기

☑️ 결론 보고서에 쓰면 좋은 플로우

• 전체 내용을 한 문장으로 정리하는 요약
• 해당 보고서의 메인 주제
• 해당 보고서를 쓴 이유와 원하는 변화
• 문제 정의 단계
• 핵심 내용 전개
• 결론 및 액션 아이템

☑️ 정리

• 앞서 문제 정의, 지표 설정을 할 당시의 목적을 떠올리며 정리
• 결론을 공유할 대상이 누구이며, 어떻게 변화하길 원하는지? 생각

🤔4) 결국 데이터 리터러시란?

• • 눈앞에 있는 데이터에 의존하지 않고 스스로 목적과 문제를 정의하는 것
  • 그 목적을 달성하는데 필요한 데이터와 지표를 설정하는 것
  • 데이터를 어떻게 봐야 문제의 정보를 효과적으로 얻을 수 있는지 분석하는 것
  • 단순히 데이터를 보는 방식이나 분석 방법론, 통계지식에 매몰되지 않는 것
  • ⭐왜?를 항상 생각하기⭐
  • 데이터 리터러시와 관련된 도서 추천
    1) 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 / 카시와기 요시키 저, 로지컬 씽킹 / 2) 데루야 하나코, 오카다 게이코 저

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