RudolpiA

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..

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..

1. 키워드 중심으로 정보를 습득한다. - IT 미디어/ 뉴스레터 / 콘퍼런스에서 키워드 중심의 정보를 습득한다. 그리고 책을 통해서 키워드가 의미하는 변화의 큰 흐름을 읽는다. 그런 다음 커뮤니티의 댓글, 구글 트렌드 검색으로 사용자의 반응을 살펴본다. 눈 떠서 가장 먼저 하는 일은 IT 뉴스를 챙기는 것부터다. 그래서 이 책을 읽는 분들에게도 가장 먼저 권하고 싶은 것은 뉴스 챙기기 다. 특히 내가 IT에 속하지 않는 곳(산업)에서 일하고 있다면, 다른 무엇보다 매일 아침 IT 뉴스 읽기부터 시작해야 한다. 더보기 기본적으로 내가 뉴스를 읽는 방법은 세 가지다. 첫번째는 IT 전문 사이트의 뉴스레터를 구독하는 방법이다. 인터넷 기업 협회, 더코어, 더 밀크 등의 뉴스레터를 구독한다 . 페이스북이나 트..

시장 점유율을 분석한느 목적은 크게 네 가지 이다. 첫째, 제품의 매력도를 파악 할 수 있다. 둘째, 경쟁사 제품의 위치를 파악 할 수 있다. 셋째, 시장의 규모와 질적 수준을 파악할 수 있다. 마지막으로 경쟁 우위 제품을 파악하고 선별하는 데 유용하다. 시장 점유율 분석의 목적 - 제품의 매력도 확인, 경쟁사 파악, 경쟁 우위 제품 선별, 시장의 규모 및 질적수준 시장 점유율 분석 대상에 따라 비용 측면 / 양적 측면 시장 점유율 분석 기준에 따라 상대적 측면 / 절대적 측면 매출액 기준 절대적 시장 점유율 = 전체 시장 매출액 / 당사 매출액 (%) BCC 매트릭스는 성장률과 시장 점유율을 기준으로 사업 또는 상품의 가치를 네 가지 등급으로 분류하는 평가 도구이다. 네 가지 분류란 계속 투자해야 할 ..

우리는 팀으로 일합니다. 팀원들 각자 서로 잘하고 즐기는 분야가 다르기 때문입니다. 팀원의 구성과 성향이 다양할수록 더 좋은 팀이 될 확률이 높습니다. 팀원들이 각자 최고의 능력을 발휘할 수 있는 역할을 맡아 수행하며 서로의 역할을 존중하고 지식과 경험을 공유함으로써, 팀의 생산성은 올라가고 팀원 모두 성장 할 수 있습니다. 하지만 팀으로 일한다는 것이 쉬운 일은 아닙니다. 사람마다 커뮤니케이션 방식도 다양해서, 서로 선호하는 방식이 다르기라도 하면 피로가 누적됩니다. 누구는 텍스트 기반의 메시지를 선호하고, 누구한테는 이메일을 보내면 전화가 걸려 오고, 누구는 얼굴 보고 이야기해야 진정한 커뮤니케이션 이라고 생각합니다. 또한 사람마다 상식과 기준이 다르기 때문에, 오해가 생기고 감정을 다치기도 합니다...

일반적으로 데이터를 분석하는 목적은 두 가지 입니다. 예측과 추론이죠. 예측 Prediction 은 결과를 맞히는 것이고, 추론Inference 은 원인과 결과 사이의 관계를 분석 하는 것이다. 추론을 해도 결과를 도출하기는 하지만, 추론에서는 원인과 결과 간 관계에 더 초점을 두죠. '왜 우산을 들고 있는가?' 를 맞히는 것, 즉 비를 피하기 위해서 인지 아니면 햇볕을 피하기 위해서인지를 분석하는 것은 추론 입니다. 예측은 사물을 정확하게 인식하는 것에 목적이 있다. 사물을 왜 이렇게 인식했는지에 대해서는 별로 관심이 없다. 분석의 목적이 예측인지 추론인지에 따라 접근이 완전히 달라집니다. P-value 는 분석 결과의 유의성을 확인하는 첫 번째 절차입니다. p-value가 0.05 보다 클 확률은 희..

고객은 물건이 아닌 가치를 사러 온다 Keeping Customer Values 큐레이션과 같이 고객 가치의 특화를 위해서는 고객을 정확히 정의하는 작업이 출발점이 된다. 이를 타기팅(Targeting) 이라고 한다. 그렇다면 마켓컬리의 핵심 타깃은 누구일까? 그들이 집중한 고객은 '좋은 품질에 대한 선호도가 높은 사람들' 이다 가족들의 건강한 식사를 위해 식재료의 질을 중시하는 주부, 믿을 수 있는 상품을 편안하게 받아보길 원하는 맞벌이 부부, 그리고 자신을 위한 소비에 가치를 두는 1~2인 가구 등이다. 자신이 정의한 고객에 기업이 집중하기 시작하면 어떤 서비스를 해야 하고 어떤 커뮤니케이션을 해야 할지가 더 명확해진다. 어떻게 품질검증을 보장할지, 어떤 이미지와 어떤 콘텐츠를 제공하는 게 좋을지 처..