[Coursera/Google Data Analytics] 데이터 시각화 계획

이 글은 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 내용입니다.

 

쿼리

쿼리란 데이터베이스의 데이터 또는 정보에 관한 요청입니다. 데이터베이스를 쿼리한다는 말은 SQL을 사용하여 질문이나 요청을 전달한다는 의미입니다.

 

SQL을 비롯한 모든 프로그래밍 언어는 구문이라고 알려진 지침을 따릅니다. 구문은 모든 필수 단어, 기호, 구두점을 비롯하여 이들의 적절한 위치를 포함하는 언어 체계입니다.

 

구문을 사용하여 검색 기준을 입력하면 요청한 데이터를 대상 데이터베이스에서 가져오는 작업을 할 수 있습니다.

 

 

 

데이터 시각화 계획 단계

한 의류 유통업체의 예시입니다. 이 업체의 웹사이트 업데이트에 필요한 의사결정을 지원하기 위해 기존 웹사이트 및 판매 레코드 데이터를 분석하는 업무를 담당하게 되었습니다. 

1단계: 데이터 패턴 살펴보기

매니저나 데이터 소유자에게 현재 판매 레코드 및 웹사이트 애널리틱스 보고서에 대한 액세스 권한을 요청합니다.

여기에는 기존 웹사이트에서의 고객 행동에 관한 정보 및 웹사이트 방문자, 제품 구매자, 구매액에 관한 기본 정보가 포함됩니다.

 

데이터를 검토한 결과 웹사이트를 가장 자주 방문하는 사람들에게서 나타나는 지리적 위치 및 높은 구매액 패턴을 파악하게 됩니다. 

2단계: 시각화 계획

 분석 결과를 이해관계자에게 빠르고 효과적으로 설명하기 위해 데이터 시각화 자료를 만듭니다. 아래 내용이 포함될 수 있습니다.

• 시간 경과에 따른 판매 수치 표시
• 지역에 따른 판매량 표시
• 판매와 웹사이트 이용의 관계 표시
• 매출 성장을 촉진한 고객 표시

3단계: 시각 자료 만들기

시각화 자료에 표시할 정보의 유형을 결정했으니 발표에 적합한 시각화 자료를 생성합니다.

• 시간 경과에 따른 판매 수치 표시  => 선 차트 
• 지역에 따른 판매량 표시 => 맵 
• 판매와 웹사이트 이용의 관계 표시 => 도넛 차트 
• 매출 성장을 촉진한 고객 표시 => 막대 그래프