기획자 에이든

데이터씽킹 티키타카 - [ 데이터 표현 역량 ] 부제 : 잘 그린 데이터 하나가 백 마디 말보다 낫다. 단순히 분석을 잘하는 것과 데이터로 상대방을 설득하는 건 다르다는 걸 꼭 알고 있자 :) 이번 차시 문제 당신이 '영업사원의 성과평가를 현재 매출액 중심에서 공헌이익까지 함께 고려할 필요가 있음'이라는 주장을 하는 데 있어 다음 중 가장 적합한 데이터 표현 방식은 무엇인가? (1~4 중 하나를 고르고 그 이유도 서술하기) 성과를 평가할 때 공헌이익까지 함께 고려하는 이유는 매출이 높지만 공헌이 적은 깡통과 매출은 적지만 공헌이 높은 진또배기를 확인하기 위해서일 것이다. 그러므로 평가 대상의 매출/공헌을 쉽게 비교할 수 있는 자료가 가장 적합하다. 1번 : 전체 비중은 현재 메시지를 뒷받침 하는데 도움이..

데이터씽킹 티키타카 - [ 대체 데이터 생산 역량 ] 우리가 풀고자 하는 문제가 참신한 내용일수록, 그 문제가 데이터로 풀릴 수 있는 가능성은 높을까? 낮을까? 아이러니하게도 문제가 참신할수록, 혁신적인 사고일수록 데이터로 문제를 풀 가능성이 낮아진다. 따라서 데이터가 없어도 대체 데이터를 조합하여 해결하는 힘이 필요하다. 모호한 가치를 수치화 할 수 있고 그 내용을 이용하여 모호한 가치의 증감(성장/후퇴)을 보기 위해 이치와 수치를 연결하는 연습을 해야 한다. 장황하고 모호한 말을 콤팩트하게 정리하는 역량이 데이터 과학에서도 매우 중요하다. 👇 예시 이번 차시 문제 지금 담당하고 있는 업무의 공익적 가치를 공식으로 표현하기 ex) 경찰청 근무 시 - 사람 간 교류가 많은 업무라 치안이 불안해질 요소도 ..

데이터씽킹 티키타카 - [ 데이터 지목 역량 ] 데이터의 가치를 판단할 수 있어야 어떤 데이터를 사용할지 결정할 수 있다. 삶을 살며 곁에 둘 사람을 거르 듯 데이터를 고르는 능력(안목)이 중요하다 :) 오늘의 문제 :) Q. 도표 A의 의미 = 소득이 분만을 결정한다. 제시된 8개의 데이터 중 도표 A의 메시지에 도움이 되거나 강화한다고 생각하는 것에는 O, 약화한다고 생각하는 데이터는 X로 표시하고 각각의 이유를 서술하세요. 하나씩 파헤쳐 보자! 1번 : 분만 시기 보험료 분위 ( O ) - 높은 분위에 해당하는(4, 5분위) 가정의 분만율이 증가하고 낮은 분위(2분위 이하) 가정의 분만율이 감소하였으므로 기존 메시지를 강화한다. 2번 : 계층별 가구주 평균 연령 변화 ( 알 수 없음 ) - 낮은 분..

데이터띵킹 티키타카 유튜브 영상 Q.이 데이터를 기반으로 2026년 패밀리 레스토랑 전체 입장객 수를 예측하시오 1. 데이터에 등장한 내용으로만 예측 2. 데이터에 숨겨진 패턴과 특징을 최대한 활용 3. 추가적인 점포 증감은 없음 이번 문제는 너무 간단히 생각한 나머지 치명적인 실수를 했다. 연평균 증가율 구하면 끝 아닌가?라고 생각한 나놈 반성해... 이렇게 생각할 때 계산 공식은 아래와 같다. 2005년부터 2009년까지 연 평균 증가율 = 0.73 2009년에서 2026년까지 17년 0.73 * 17 = 12.43 2009년 방문객 수 = 약 14,241,325 명 14,241,325 * 1.1243 = 16,011,521 2026년 예상 방문객 수 = 약 16,011,521명 하지만 풀이 영상을 ..

데이터씽킹, 티키타카! 5차시 - [ 데이터 토론 역량 ] 지난 2020년, 트럼프 전 대통령이 코로나 대처에 관한 언론 인터뷰 중 스완 기자에게 비판을 받았다. 기자는 정부의 대처가 미흡하다는 근거로 인구 대비 사망자 수를 내세웠으며 트럼프는 잘 대처하고 있다는 근거로 확진자 대비 사망자 비율을 근거로 제시했다. 이번 차시 문제 Q. 트럼프 전 대통령과 스완 기자 중, 누구의 주장이 더 신뢰성이 있으며 그 이유는 무엇인가? 스완 주장 : 정부가 대처하지 못하고 있다 근거 : 인구 대비 사망자 비율 높음 가정 : 전체 인구 중 코로나로 인한 사망률이 대처의 척도 트럼프 주장 : 정부가 대처를 잘하고 있다 근거 : 확진자 대비 사망자 비율 낮음 가정 : 확진자 중 사망자의 비율이 대처의 척도 무엇이 가정의..

데이터씽킹, 티키타카! 3차시 - [데이터 사실파악 역량] ※ 데이터 사실파악 역량 구조 ※ 1. 드러난 정보(데이터 사실) 파악 2. 숨겨진 정보를 발견 및 추론 3. 드러난 정보와 숨겨진 정보를 조합 → 새로운 사실 파악 우리의 업무 환경은 점점 기존에 보지 못했던 새로운 데이터가 점점 많아질 것 그때마다 눈에 보이는 데이터만 활용하는 사람이 있을 수 있고 데이터의 숨겨진 의도를 파악해서 방향을 설정하는 사람이 있을 것 같은 데이터 안에서라도 찾아낼 수 있는 사실성의 범위와 폭이 큰 차이가 있음 [ 문제 상황 ] 현재 외교부에서 공적개발원조(ODA)를 담당하는 공무원 이번에 아프리카 지역에 트럭을 지원해 주기로 함 이번에 주안점으로 두고 있는 지역 = 케냐 그러나 케냐에서 어떤 종류의 트럭을 얼마나 ..

데이터씽킹, 티키타카 1차시 - [데이터 직관력] 데이터 그 자체로는 아무런 쓸모가 없다. 우리가 데이터를 보는 이유는 의사 결정을 하기 위함이며 좋은 의사 결정을 하기 위해서는 호기심에 기반한 직관이 필요하다. 따라서, 데이터를 볼 때 그냥 읽는 것이 아니라 직관을 바탕으로 의미를 부여해야 한다. 데이터로 의사 결정을 하는 과정 착안(통찰) → 해석(이해) → 의미 부여 → 의사 결정 위 내용을 생각하며 예제를 풀어보자. Q. 데이터를 보고 알 수 있는 국내 테마파크의 특징은? 내가 읽은 데이터 2007년에 롯데월드의 입장객이 대폭 감소했다. 롯데월드의 입장객 감소는 다른 테마파크에 영향을 주지 않았다. 2-1. 해당 연도에 롯데월드엔 어떠한 이슈가 터졌을 것 2-2. 테마파크들끼리 경쟁 관계가 아님(..