[성동3기 전Z전능 데이터 분석가] DAY 49 _ SQL프로젝트 _ 발표 및 회고

오전

프로젝트 발표

 

발표 담당으로서 어떻게 하면, 처음 보는 사람이 한 번에 이해가 될 수 있게 전달을 할 수 있을까? 고민하며 대본을 작성했다. 그렇게 고민하며 준비한 것을 토대로, 당일 무사히 발표를 시간 내 마칠 수 있었다. 이후, 멘토 분들로 부터 프로젝트에 대한 피드백을 들을 수 있었고, 요약하자면 아래와 같다.

 

• 잘했던 점
  • 각각 가설에 대한 시각화 노력. 직접 지도에 시각화, EDA를 통한 지표 뽑아내기
  • 한 단계 나아가서 예측 모델링까지
  • 분석에 끝난 것이 아니라, 액션 비즈니스까지 도달한 점
• 아쉬운 점
  • 몇몇 가설들은 당연한게 아닌가. ☞ 가설 설정
  • 비즈니스 전략은 가설 기반인건가? 연결성 부족 ☞ 가설 + 비즈니스 전략

 

 

오후

KPT 회고

 

피드백을 토대로, 각자 KPT 기법을 활용한 회고를 진행했다. 나의 회고는 다음과 같다. 참고로, 팀원분들과 함께 각자의 회고 내용을 공유하며, 정말 공감가는 부분들에는 👍🏻 이모티콘을 달아주었다.

 

• Keep : 프로젝트 노션 관리, 실시간 의견 공유, 매 과정마다 문제정의 상기 👍🏻👍🏻👍🏻
• Problem
  • EDA → 문제 발견 → 가설 설정 → 검증 의 과정이었다면, 스토리라인이 더 탄탄했을 것 같음
  • 최종 결론(인사이트)으로 부터 비즈니스 전략 도출 → 뇌를 AI에 의탁하여 혼선이 생긴 점
• Try : 설정하려는 가설의 필요성(WHY) 에 대한 고찰, 가설 검증 결과와 비즈니스 전략 간의 연결성 강화

 

 

Reflection

 

프로젝트를 최종 발표 및 회고를 하다 보니, 7일 내 다룬 분량이 상당했다는 것을 실감했다. 영업, 마케팅, 물류 관점의 3개의 프로젝트로 분류가 가능할 정도이다. "매출 증대" 라는 방대한 목표로 접근해 가다 보니 발생한 오류였다. 문제정의 단계에서 "판매자, 고객 데이터 분석을 통한 매출 증대" 에 대한 막연한 설정 말고, 좀 더 작고 구체적이고 날카롭게 설정했다면 더 좋지 않았을까? 싶다. 그래도 고무적인 부분은, 이번 프로젝트를 통해 SQL, Python, Tableau 를 모두 활용한 점이다. Tableau 의 경우 교육과정에서 다루지는 않았기 때문에, 별도 독학을 하여 적용했다. 또한, 비즈니스 전략을 다루며 행동방침까지 고민하는 과정에서 실무적인 관점에 대해서도 키울 수 있었다. 파이널 프로젝트 때는 좀 더 날카롭게 문제정의를 하여, 정말 사회에 도움이 될 만한 데이터 분석을 해보고 싶다.