RudolpiA

출처 정의 위키피디아 데이터를 정보로 읽고 이해하고 작성하고 전달하는 능력, 데이터 작업에 관련된 역량에 중점을 두므로 데이터 읽기, 이해와 관련된 특정 기술력도 필요함 포브스 비즈니스 활동과 결과를 위해 데이터를 효과적으로 사용하는 것 이스턴미시간 대학교 데이터 차트를 적절하게 읽고 올바른 결론을 도출하고 오해의 소지가 있거나 부적절한 방식으로 사용되는 경우를 인식하는 방법을 포함해 데이터가 의미하는 바를 이해하는것 가트너 데이터 소스, 구성, 적용된 분석 방법과 기술에 대한 이해와 함께 상황에 따라 데이터를 읽고 쓰고 전달할 수 있는 능력, 사용 사례 적용과 그에 따른 비즈니스 가치 또는 결과를 설명할 수 있는 능력 데이터 리터러시의 정의 데이터 리터러시는 왜 필요할까? 데이터는 탁월한 인식 능력을 ..

21세기 미래 역량, 4C Communication 의사소통 능력, Collaboration 협업 능력, Critical thinking 비판적 사고, Creativity 창의성 이 네가지의 앞 글자를 따서 4C 라고 하며, 이것들을 '미래 역량' 이라고 합니다. Communication 의사소통 능력 에서 의사소통을 정의하는 글에서는 '공유Sharing가 핵심 키워드 입니다. 생각과 질문, 아이디어와 문제 해결 방법을 함께 나누는 것이 의사소통 이라고 설명하고 있습니다. Critical thinking 비판적 사고 어떤 문제를 새로운 관점으로 바라보고, 기존에 알고 있던 과목과 다른 학문들을 서로 연결시킬 수 있는 역량이 바로 비판적 사고라고 설명합니다. Creativity 창의성 , 창의성이란 무언가..

조직의 경우에는 실험을 설계하기 전에 답을 구하려는 의문에 대해 신중히 새각하는 단계가 반드시 필요하다. 예컨대 아마존닷컴이 여러 형태의 웹사이트를 두고 실험한다고 해보자. 평가 기준을 심리학 규칙(사용자가 처음 방문해서 사이트를 탐색하는 데 어려움을 겪는다면 설계에 중대한 결함이 있는 것이다.) 과 경제학 규칙(사용자가 사이트에 서너 번 접속한 뒤에 새로운 설계가 사용하기에 더 쉬운가 더 어려운가를 결정한다) 중 어디에 두어야 할까 ? 그 대답은 아마존으이 목표, 또 소비자가 얼마나 자주 웹사이트를 방문하느냐에 따라 달라진다. 한편 사용자가 곧바로 웹사이트를 떠나는 경우도 있지만 , 오랜 시간을 탐색하며 더 많은 것을 둘러보는 경우도 있다. 두 경우에 단기적인 문제는 별로 중요하지 않을 수 있다. 결국..

가격은 어디에나 있다. 우리는 하루에도 여러 번, 때로는 몇 번이고 고심하면서, 또 때로는 한 치의 망설임도 없이 가격을 매기고 지불한다. 가격 저변에 깔린 역학을 이해하는 경영인은 그 지식을 이용해 더 많은 이익과 더욱 강력한 경쟁우위를 얻어낼 수 있다. 문제는 '가격' 이라는 게임이 점점 더 복잡해지고 있다는 사실이다. 치열한 경쟁과 인터넷 발달, 그리고 세계화 진행에 더불어 소비자가 가치와 가격을 셈하는 방식은 완전히 바뀌고 있으며 이에 따라 판매자가 어떻게 가격을 설정해야 하는지도 변화하고 있다. 당신이 가격이라는 주제에 대해 알아야 할 모든 것이 이책에 담겨 있다. 이는 소비자뿐만 아니라 관리자, 경영인, 판매 전문가, 마케팅 전문가와도 깊이 관련된 이야기다. 이익은 생존비용과 같다. 끊임없는 ..

14. 메모는 점이고, 점이 모여 트렌드가 된다. - 일상에서 읽은 다양한 정보를 여러 가지 방식으로 메모해둔다. 메모는 낱개의 점이지만, 메모가 쌓이게 되면 점과 점이 연결되는 선이 되고, 선을 모으면 면으로 발전한다. 면은 거대한 트렌드이다. 앞으로 어떤 기술과 서비스가 주목받을 것인지는 일종의 발견이 아니라 분석과 해석을 통한 논리적 도출이다. 그런데 그렇게 하기 위해서는 평소 여러 사람들의 의견, 시장 정보와 흐름을 잘 캐치하고 이를 내 생각으로 한 번 더 필터링 하는 것이 중요하다. 남들보다 앞서서 세상을 읽으려면 스스로 논리적 가설을 세우는 힘이 반드시 필요하다. 점이 많아질수록 선은 빨리 만들어진다. 그러니 어떤 점들이 생겨났는지 점의 크기는 어떻게 변해가는지, 무엇과 무엇이 결합되어 선이 ..

데이터 분석, 꼭 알아야 할 15가지 Garbage in, Garbage Outr 가장 중요하면서도 핵심이 되는 말이다. 데이터가 쓰레기면 아무리 날고뛰는 분석 도구를 사용한다 하더라도 결과물은 쓰레기다. 한마디로 말해 사용할 수 없는 데이터다. 분석 자체보다 분석 과정 전체를 보는 것이 훨씬 더 중요하다. 기계학습 Machine Learnig 이 비약적으로 발전하면서 데이터 분석에 쓸 수 있는 도구들이 많아졌다. 이런 도구들 덕분에 분석 자체는 과거보다 훨씬 쉬워졌다. 그래서 지금은 어떤 식으로 데이터를 가져오고 어떤 전처리를 거쳤으며 어떤 분석 도구를 사용했는지, 이러한 과정 전체인 분석 시스템 설계가 훨씬 더 중요해졌다.그리고 이때 필요한 지식은 분석 시스템/프로세스 설계 지식이지, 데이터 분석 그..

허슬 문화는 '꿈을 이루기 위해 추가 근무를 감수하고, 자신의 삶에 일을 쏟는 것이 당연시 되는 문화'로 정의되고 그것이 생활화된 문화를 말합니다. 수요가 많은 날에는 할인을 해주면 안된다는 값진 교훈을 얻은 거죠. 배달업은 운송사업 이다. Uber Pass - How it Works 각겨 정책은 독일까, 약일까 차량의 수요가 공급을 초과할 때는 가격을 인상하는 정책을 도입한 것이다. 회사는 항공사나 호텔처럼 서비스의 수요가 몰릴 때 가격을 가변적으로 운영하는 정책을 도입하면서 두 가지 효과를 기대했다. 첫째, 서비스 가격이 오르면 운전사는 더 많은 돈을 벌 수 있기 때문에 더 많은 기사들이 도로에 나가서 일할 것이다. 경제학적 원리에 따르면 단기적 인센티브는 공급을 자극하는 효과를 발휘한다. 둘째, 가..

데이터 분석을 제대로 하려면 - 분석의 목적 정의 데이터로 문제를 해결해야만 하는 사람 데이터로만 문제 해결이 가능한 분야와 이를 해결하려는 사람을 말한다. 즉, 데이터 분석을 해야만 문제가 풀리는 경우이다. 국가의 인구나 주식, 경상수지 같은 각종 경제 지표를 수집하고 분석하는 통계청 이라든가, 실험을 통해 얻은 데이터를 분석하여 물질의 성질을 정의하는 실험 물리학자들 같은 경우가 대표적이다. 이 부류에 있는 분들의 1차 목적은 "분석 그 자체" 이다. 국가 통계라는 문제를 해결 하기 위해 인구를 조사하고, 남녀 구성비를 조사하고 GDP 나 GNP 를 계산하는 문제를 해결 하기 위해 관련 데이터를 모으는 것이라고 할 수 있다. 분석 실력만큼 중요한 것이 데이터의 가치를 판단하는 능력이다. 데이터의 문제..

내가 하는 일에 있어서 데이터의 역할을 정의하자. 즉, 데이터와 관련해서 나의 롤이 무엇인지를 알아야 데이터에관한 공부의 목적성이 분명해 진다. 내가 데이터 수집 전문가인지, 수집된 데이터를 갖고서 분석을 하는 전문가인지, 마케터로서 분석된 데이터를 갖고서 업무에 활용하려는 사람인지 이를 분명히 할 때, 데이터 사이언스와 관련해서 무엇을 알아야 하고, 무엇을 주의해야 하는지가 결정 된다. 이 책은 데이터 전문가 중에서는 이제 막 입문하고자 하는 분들 그리고 데이터 전문가가 아닌 분 중에서는 데이터에대한 특징을 이해해서 업무적으로 도움을 얻고자 하는 분들이 보는 책이다. 데이터 사이언스 입문서 중에서도 "자칫 실수할 수 있는 부분들"에 좀 더 주목해서 쓴 책이다. 그래서 "데이터에 관해 꼭 알아야 할 오해..

8. 유명 스타트업의 행보와 목소리에 집중한다. 이제 막 성장하기 시작한 스타트업은 두려울 게 없다. 그래서 이들은 누구보다 지금의 트렌드를 잘 설명한다. 그리고 자신이 그 중심에 있다고 말한다. 즉, 이들의 목소리를 잘 청취하고 쫓는 것만으로도 주목할 트렌드 읽기가 가능하다. 9. 인기 상품 / 서비스의 히트 원인을 탐색한다. - 핫 한 상품과 서비스를 탐색하고 이들의 비즈니스 모델을 파악한다. 최근에는 상품과 서비스의 결합으로 인기를 얻는 사례도 많아지고 있다. 히트원인은 여러 가지로 분석될 수 있는 만큼 다양한 관점이라는 것을 놓치지 말아야 한다. IT 기술이 시장에서 최종적으로 선보이는 방식은 결국 상품을 통해서다. 많은 사용자에게 선택되고 사용되면 해당 상품에 쓰인 기술은 트렌드가 된다. 그러므..