[콘텐츠 추천 #분석하기 좋은 데이터셋] <!here> 안녕하세요. 오늘은 본격적으로 분석을 시작하기 전에 알아두어야 할 것들을 담은 콘텐츠 공유드려요. ✅ 이 콘텐츠를 통해 아래 질문들에 대한 답을 얻을 수 있습니다.

Tidy data란 무엇이며 어떻게 데이터셋을 구성해야 하는 것인가?

Raw data와 Aggregated(요약된) 데이터 중 어느 것이 더 적절한가?

데이터를 수집할 때 유의미성을 판단할 수 있는 기준은 무엇인가?

데이터 타입(유형/성격)에 따라 어떤 시각화 차트가 적절한가?

평생 소장 가능한 강의 VOD, 강의 교재, 요약 노트, 관련 아티클까지! 아래 링크에서 확인해보세요. 👉 https://support.heartcount.io/community/learning/2

[콘텐츠 추천 #분포] <!here> 시각화를 통해 분포를 나타내려면 어떤 차트와 기법을 사용해야 할까요? ✅ 이 콘텐츠를 통해 아래와 같은 내용을 배울 수 있습니다.

평균값 비교(바그래프)만으로 분포를 파악하는 것이 위험한 이유

대푯값들의 정의와 올바른 사용법

분포를 나타낼 수 있는 시각화 기법인 히스토그램과 확률 밀도 함수(Density Plot)

데이터의 분산 정도에 따른 평균 해석 방법

Boxplot(상자그림) 해석 방법

👉 콘텐츠 전문 읽기 https://support.heartcount.io/community/learning/3

[콘텐츠 추천 #People Analytics] <!here> 작년, 데이터 히어로 웨비나 연사로 자리해주셨던 동아홀딩스의 강지상 책임님의 아티클 공유드립니다. ✔️ HR Analytics를 수행하기 위해서는 어떤 준비가 필요한가요? ✔️ HR Analytics를 수행할 때 사용할 수 있는 데이터는 어떤 것이 있나요? ✔️ HR Analytics에는 어떤 분석 방법이 있고 각각 어떤 장점이 있나요? 등등 *HR 실무자들이 가장 많이 궁금해하는 PA 관련 FAQ*를 정리해주셨습니다. 더불어 인상적인 점은 ChatGPT을 활용하여 이 글의 대부분을 작성하셨다고 하네요. 👀 인살롱에서 People Analytics 관련 인사이트를 시리즈로 연재해주고 계시니 관심 있으신 분들은 참고해보세요. 👉 콘텐츠 읽으러 가기 👉 강지상 책임님의 웨비나 VOD &amp; 발표 자료

[콘텐츠 추천 #시각화기초문법 #상관관계 #평균의 함정] <!here> 평균으로 분석하는 것이 위험하다는 것, 알고 계셨나요? 목적에 따라 어떤 데이터 시각화 방법을 사용해야 하는지 기본 문법을 숙지하고 계셨나요? ✅ 이 콘텐츠를 통해 아래와 같은 내용을 배울 수 있습니다.

데이터 분석 관점에서 ‘평균’이 가지고 있는 함정

주로 사용되는 차트의 종류와 목적에 따른 시각화 방법

청자에게 설득력 있는 시각화 자료를 만드려면..

산점도(Scatter Plot) 시각화를 통해 상관관계(Correlation)를 해석하는 방법

👉 콘텐츠 전문 읽기 https://support.heartcount.io/community/learning/4

[콘텐츠 추천 #EDA #케이스스터디] <!here> 공부 잘 하는 학생은 진짜 뭐가 다를까요? 어떤 요인이 시험 점수에 영향을 미쳤을까요? EDA(탐색적 데이터 분석) 과정을 통해 알아봅시다! 오늘은 하트카운트 사용자분께서 직접 블로그에 업로드하신 케이스 스터디가 있어 공유드려요. 포르투갈 고등학생들의 정보를 바탕으로 ‘교육지원여부‘, ‘연애여부’ 등 다양한 변수들이 시험 점수에 어떤 영향을 미쳤는지 EDA를 진행해주셨는데요. 내용이 너무나 흥미롭습니다! 아래 링크에서 읽어보세요. 👉 콘텐츠 전문 읽기

[책 추천 📚 #데이터소비 #데이터읽기] <!here> 데이터 분석을 한 번이라도 시도해보셨다면, 기술적인 숙련도가 전부인 분야는 아니라는 걸 느끼셨을텐데요. 오늘 소개 드리는 ‘데이터 읽기의 기술’ 이라는 책에서 데이터에서 소비자의 마음을 읽는 soft skill을 배워보세요. 저자가 직접 겪은 경험을 토대로 쌓인 ‘데이터 읽기’의 노하우를, 크게 총 3부로 나누어 전달하고 있습니다. 1️⃣ 데이터가 알려주는 소비자의 마음 10가지 2️⃣ 데이터 앞에서 해야 할 질문 10가지 3️⃣ 데이터를 어떻게 활용할 것인가 데이터를 마주쳤을 때 어떤 것부터 해야 하는지, 프로젝트 및 보고서 작성시 고려해야 할 점 등을 얻어갈 수 있어 실무자들의 실질적인 고민에 도움이 되는 책인 것 같아요. ☺️ ✔️ 이런 분들께 추천드려요. • 난 코딩도 잘 하는데 데이터 분석은 왜 어렵지? • 데이터를 볼 때 변화량 외에 어디서 패턴을 발견해야 할 지 모르겠다. • 데이터에서 아이디어 혹은 설득의 근거를 얻는 것이 어렵다. • 당장 실무에서 써먹을 수 있는 데이터 분석 스킬/인사이트가 필요하다. • 데이터로 돈을 버는 방법, 소비자의 심리를 읽을 수 있는 방법이 궁금하다.

<!here> 안녕하세요, 오랜만에 학습 콘텐츠 공유드립니다 . :) 오늘 소개 드릴 콘텐츠는, 데이터 히어로 캠프의 1주차 미션이기도 한 *‘한스로슬링 데이터셋을 활용한 EDA 실습해보기’*입니다. 모범 답안도 마련되어 있으니 EDA 연습이 필요하신 분들은 도전해보시면 좋을 것 같아요. 🔥 데이터셋은 별도 다운로드 필요 없이, 하트카운트 서비스 내에서 바로 선택하여 사용 가능합니다. 한스로슬링 데이터셋은, 저명한 통계학자 Hans Rosling이 실제 TED 강의에서 사용한 데이터셋으로 인구, 소득, 대륙, 국가 등 변수에 따라 기대 수명이 어떻게 달라지는지 살펴볼 수 있는 데이터입니다. ✅ 이 콘텐츠를 통해 익힐 수 있는 것

scatterplot(산점도), bubble chart

bar chart, stacked bar chart

boxplot, percentile : 범주형 변수 간 비교/분포 시각화

시계열 분석 : 시간의 흐름에 따른 평균 기대 수명 추이 시각화

👉 EDA 연습하러 가기

<!channel> 데이터 히어로 오리지널 콘텐츠가 신규 업데이트되어 공유드립니다. 💡 ‘데이터 시각화 실전 블로그’ 섹션의 [Facet: 여러 변수들을 한 화면에 시각화하는 방법들] 입니다. 한 화면에 최대 4개의 변수(차원)를 시각화하는 방법을 알려드립니다. 내일 오후 3시 진행되는 데이터 히어로 3월 웨비나의 주제와도 매우 밀접한 연관이 있는 내용이니 미리 읽어보신 후 내일 웨비나에 참여하시면 좋을 것 같습니다. 👉 지금 읽으러 가기

<!here> 오후 잘 보내고 계신가요? 오늘은 데이터 히어로 콘텐츠들 중 *‘HR 데이터셋을 활용한 데이터 시각화(EDA) 실습 예제‘*를 소개드립니다 🙂 HR 데이터 혹은 실무 데이터 분석에 대한 스터디가 필요하셨다면, 한 번쯤 풀이해보시면 많은 도움이 될 거예요. 제공되는 모범 답안도 참고해보시고, 슬랙에서 여러분의 분석 결과와 의견을 마음껏 공유해주세요! ✅ 이 콘텐츠를 통해 익힐 수 있는 것

‘구성원의 만족도‘와 ‘관리자의 소통능력’ 간의 상관관계

‘팀’별 ‘구성원의 만족도‘의 차이 시각화, 통계적 유의미성 확인

‘구성원의 만족도’를 개선하기 위한 데이터 기반 전략 수립

👉 EDA 연습하러 가기

안녕하세요, 조금 늦기는했지만 지난 2/26(일)에 응시한 ADsP 자격증 시험 합격 결과 발표가 되어 혹시라도 해당 자격증 시험을 준비하는 멤버분들이 있으실까싶어 함께 내용 공유해봅니다. • 스터디그룹 모집 당시 총 5인이 참여 • 시작 전 1인 드랍으로 총 4인으로 시험일자까지 1달간 스터디 진행 • 4인 중 최종 2인만 시험 응시 및 2인 모두 시험 합격 🙌 **시험 응시하지 못한 2인은 개인적인 사정과 시험 당일 건강 이슈로 시험 미응시하게 됨 저희의 스터디그룹 진행 방법 및 관련 내용들은 다음의 노션 페이지를 통해 정리해놓았으니 참고 해주시면 됩니다: https://www.notion.so/ADsP-938697a2e629493d9dfa95a9d7c94da2 모두 의도하진 않았지만 동일한 책으로 구매하여 해당 자격증시험에 많이들 구매한다는 *ADsP 민트책*으로 활용하였고, 시험 과목의 난이도에 따라 시험 공부 순서는 *3과목 > 4과목 > 1& 2과목 순서*로 진행하게되었습니다. 저는 이번 함께해주신 스터디그룹 멤버분들을 통해 너무 많은 도움 받은 것 뿐만 아니라 새로운 인연 만든 것 같아 너무 좋더라구요. 함께해주신 분들 모두 감사드리며, 추후 해당 시험 준비하시는 분들이 있다면 저희와 같이 함께 서로 응원해가며 학습하시는걸 적극 추천드려요! 🙂 Slack 대화의 스레드

데이터 분석의 시작을 결심하신 혹은 아직 갈피를 못 잡으신 마케터/스타트업 창업자분들이 읽어보시면 좋을만한 바이블 글이 있어 추천드립니다. 🙂 https://growth-mkt-k.kr/data-analysis-process-step-by-step-1/ +) 마케터가 알려주는 돈이 되는 빅데이터 분석이라는 책 내용을 발췌하셨다고 하네요.!

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데이터히어로 4기4조 박혜영_1주차 회고 1주차_하트카운트 알아보기, 초심자 안내서 2주차_하트카운트 기능별 매뉴얼 익히기 3주차_목표설정, 자료분석 4주차_결과보고

💬 어떤 문제를 해결하고 싶으신가요? • 고객 데이터에 대해서 전처리하고 명료한 인사이트를 담은 대시보드를 공유하고 싶습니다 ❇️ 이번 캠프 종료 후, 어떤 모습이 되고 싶은지 상상해보세요 • 데이터 분석을 통해 주기적으로 인사이트를 볼 수 있는 정보의 대시보드화 • 데이터 시각화 기법의 이해 1️⃣1주차(5/15-5/21) 플랜 • 활동 x 2️⃣2주차(5/22-5/28) 플랜 • 데이터셋 확인 • 전처리 진행 3️⃣3주차(5/29-6/4) 플랜 • 분석 보고서 레이아웃 잡기 4️⃣4주차(6/5-6/11) 플랜 • 분석 보고서 완성 및 전략 제안

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<!channel> 안녕하세요, 오늘은 데이터 공부하기 좋은 유튜브 채널을 추천드려요. 이미 알고 있는 분들도 계시겠지만 ‘데이터홀릭‘이라는 유튜브 채널인데요. 팟캐스트를 녹화하여 업로드해주시는 채널입니다. 다양한 데이터 관련 이야기를 다루어주셔서 유익한 내용이 굉장히 많습니다. 출근길 혹은 휴식 시간에 가볍게 들으시며 데이터 관련 전반적인 배경 지식을 쌓기 좋은 채널이니 참고해보시면 좋을 것 같아요 =D 아래 공유드리는 영상에서는, 실제 업계의 데이터 분석가들이 어떻게 데이터를 전처리하는지, 자세하게 알려주셔서 재미있게 들었습니다. 팟캐스트 정보는 아래와 같으니 참고해보세요, • 팟빵 | http://bit.ly/dataholic • 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc • 네이버 오디오클립 | http://bit.ly/2YmoEBj

<!channel> 안녕하세요. 오랜만에 저희 데이터 히어로 학습 콘텐츠 중 하나 추천드립니다. 데이터 히어로에서 제공하는 강의 VOD 중 하나로, ‘머신 러닝(기계학습)과 기업 내 의사 결정’입니다. 머신러닝에 대한 전반적인 이론과 기업 내에서 어떻게 활용할 수 있는 알고리즘인지 구체적인 방법을 함께 알려드려요. 평소 궁금했던 분야라면 흥미롭게 들어보실 수 있을 거예요. ✅ 이 콘텐츠를 통해 익힐 수 있는 것

데이터를 통한 예측과 추론에 사용되는 기술, 머신 러닝에 대한 기초 지식

실제 비즈니스에서 머신러닝을 의사 결정에 활용하는 방법 (의사결정 종류에 따른 알고리즘 선택)

머신 러닝 알고리즘의 원리와 전반적 이해

👉 강의 보러 가기

[데이터히어로 4기 1조 정동주 - 3주차 회고] 안녕하세요 3주차 간략하게 회고하겠습니다 • 인트로 및 데이터셋 준비 → 올해 상반기에 진행한 설문조사 Raw 데이터 활용 • 중간점검 피드백 → 다빈 매니저 및 1조 분들 피드백 통해 이후 분석방향 도움 받을 수 있었습니다. 이번주부터 시간이 조금 여유로울 것 같아 그동안 밀린 스터디 및 분석과제 잘 진행하겠습니다

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하트카운트의 기초 사용법/꿀팁을 차근차근 알려드리는 하트카운트 101 6편 - 드릴다운편이 업로드되었습니다. 하트카운트 101은 하트카운트에 데이터를 어떻게 업로드하는지부터 기초 EDA를 단편적으로 쉽게 쪼개어 설명한 시리즈입니다. 하트카운트 사용법이 궁금하셨던 분들은 참고해보세요.

[데이터히어로 4기 1조 정동주 - 최종 회고] 안녕하세요 데이터히어로 4기 참여했던 1조 정동주입니다:) 마지막주 최종회고 공유하면서 활동소감 짧게 공유드립니다:) • 6/27(화) 분석용 데이터셋 재정리 / 리포트 작성 • 6/28(수) 중간점검 및 비대면 피드백 • 7/2(일) 최종결과물 작성 및 공유 → 추후 발표 전 수정 필요 처음 O.T를 갖고 목표 정의를 공유한 지 약 2달 정도 되었네요! 그 때 계획한대로 체계적인 공부와 몰입하는 시간이 함께했다면 더 좋은 결과물이 나오지 않았을까 하는 아쉬움이 남는거 같습니다😂 나름 분석/컨설팅 일을 하고 있고 이력서에도 '데이터마케터'로 기재하며 관련 커리어를 쌓고 있다고 생각했음에도 최종결과물을 준비하며 데이터 분석가, 시각화, 모델링 등 업무를 하시는분들이 새삼 대단하다는걸 다시 한번 느낀 것 같습니다. 한편으론 마지막에 허겁지겁 한다고 제대로 공부를 못한 채 진행한 것 같아 마무리라고 생각하지 않고 수정작업 잘 해보고 싶습니다. 또한, 직업과 산업 특성상 하트카운트를 본업에서 활용하는것은 쉽지 않을 것 같아 기회가 된다면 다른 방법이나 사이트 프로젝트 등으로 더 깊이있게 활용해 볼 수 있으면 좋겠네요! 두달 간 고생하셨습니다. 감사합니다

<!channel> 지난 6월 웨비나의 주제였던 ‘Tidy data’ 에 관한 블로그 글이 발행되었습니다. 🙂 웨비나를 놓치셨다면, 혹은 내용을 다시 한 번 되짚어보고 싶으시다면 아래 글을 읽어보세요! 👉 지금 읽으러 가기

안녕하세요, 7월 웨비나 주제였던 ‘세그먼트 분석’ 관련 내용을 다룬 후속 블로그가 발행되었습니다! 이번 블로그에서는 세그먼트 분석 중 집단(세그먼트) 간 특성 차이를 비교하는 방법과 특정 행동을 보인 집단(세그먼트)의 특성을 분석하는 방법 두 가지를 비교하여 다루어보았습니다. 의사결정나무, T-Test 등 관련 지식을 알차게 담았으니 관심 있으시다면 꼭 한 번 읽어 보시길 추천드립니다 🤗 ▶️ ▶️ ‘세그먼트 간 특성 차이 VS 특정 행동을 보인 세그먼트의 특성’ 블로그 읽기

📚 어제 진행된 9월 웨비나의 주제 ‘인과 추론’ 관련 서적 및 자료들 공유드립니다. 연사님께서 언급하신 서적들 • The Book of Why • Causal Inference: What if • The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2021 + 인과추론 입문 용도로 가볍게 읽기 좋은 책 • 원인과 결과의 경제학 + 인과추론에 관심 있다면 꼭 읽어보면 좋을! 국내 컨퍼런스 자료 • Korea Summer Workshop on Causal Inference 2023