해소하다

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] SQL 복습 스터디, 문제풀기 #1

해소해 — Fri, 17 Nov 2023 19:02:13 +0900

MySQL를 설치하고, SQL 쿼리 문제 풀기를 시작했다.

쿼리는 직접 날려봐야 한다고 하니 차근차근 풀고 기록할 예정이다 :)

데이터는 '공판장품목별입출고현황', '공판장품목별재고현황' 두가지를 주셨고, 데이터 정보는 아래와 같다.

#데이터 베이스 지정해주기

use seongdong

데이터베이스를 상단에 지정해주면 이후로는 따로 입력해주지 않아도 된다.

#1.공판장품목별입출고현황 데이터를 전체 조회하세요.

use seongdong;
select *
from 공판장품목별입출고현황;

select : 불러올 컬럼명

from : 컬럼을 불러올 데이터 베이스

" * " 는 전체 column을 볼 때 사용한다.

특정 열을 볼 때는 컬럼명을 입력한다.

#2.공판장품목별재고현황 데이터 중 기준일자가 "2023.9.12"인 데이터를 조회하세요.(재고량이 높은 순서대로)

select *
from 공판장품목별재고현황
where stock_date='2023.9.12';

where : 특정 조건

#3.공판장품목별입출고현황 데이터 중 상태가공분류가 냉동이고 기준일자가 “2023.9.1”이며 입,출고량이 0인 데이터는 제외하고 조회하세요.

select *
from seongdong.공판장품목별입출고현황
where 공판장품목별입출고현황.product_category_name ="(냉동)"
and stock_date ='2023.9.1'
and stock_quantity != 0
and shipment_quantity !=0;

#4.공판장품목별재고현황 테이블에서 냉동이거나 냉장인 수산물품목의 전체 재고량 무게가 2번째로 높은 물류센터는 어디인지 확인하세요.

select warehouse_name, warehouse_code, sum(inventory_quantity_kg)
from seongdong.공판장품목별재고현황
where product_category_name in ('(냉동)','(냉장)')
group by warehouse_name, warehouse_code
order by sum(inventory_quantity_kg) desc
limit 1
offset 1;

where 절에서 사용한 in( , ) 은 or를 다르게 표현한 것이다.

의미는 product_category_name의 값이 (냉동)이거나 (냉장)인 값이다.

group by로 그룹핑을 하고, order by로 정렬할 조건을 입력한다. asc는 오름차순, desc는 내림차순이다.

limit 는 행을 몇개 볼 것이지를 보여준다. limit 1은 첫번째 행만 보여준다.

offset은 위에서부터 특정 갯수의 행을 제외하고 보여준다. offset 1은 첫번째 행을 제외하고 값을 표시한다.

#5.공판장품목별재고현황에서 공판장 코드가 “108100”인 수산물 품목 중에서 누적 재고량이 가장 많은 수산물 품목과 날짜를 확인하세요.

select warehouse_code, warehouse_name, stock_date, product_code, product_name, sum(inventory_quantity) as 누적재고량
from seongdong.공판장품목별재고현황
where warehouse_code="108100"
group by warehouse_code, warehouse_name, stock_date, product_code, product_name
order by sum(inventory_quantity) desc
limit 1;

#6.공판장품목별입출고현황 테이블과 공판장품목별재고현황 테이블을 이용해 기준 일자가 2023.9.2. 인 공판장품목별 수산물품목에 대한 입,출고량과 재고량을 모두 구하세요.

SELECT
t.warehouse_code,
t.warehouse_name,
t.product_code,
t.product_name ,
i.inventory_quantity,
t.stock_quantity,
t.shipment_quantity
FROM
seongdong.공판장품목별입출고현황 t
LEFT JOIN
seongdong.공판장품목별재고현황 i
ON
t.warehouse_code = i.warehouse_code
AND t.product_code = i.product_code
WHERE t.stock_date = "2023.9.2"
AND i.stock_date = "2023.9.2";

left join은 왼쪽에 있는 테이블을 메인을 하고, 그 옆에 테이블을 붙이는 것이다.

공판장품목별입출고 현황 테이블을 메인으로 하고, 해당 테이블에 없는 재고량 컬럼을 공판장품목별재고현황 테이블에서 가져와 붙였다.

두 테이블에 동일하게 있는 컬럼을 구분하기 위해 a,b 등 문자를 "."과 함께 붙여준다.

on은 key값을 지정하는 것과 같다. 어떤 컬럼을 기준으로 붙일지 정의해준다. "어떤 기준으로 붙일까?"에 대한 것.

on 까지가 데이터를 조인해서 새로운 테이블을 만든 것!

이후에 where에는 그 데이터에서 보고 싶은 데이터의 조건을 입력해준다.

#7.공판장품목별입출고현황 테이블에서 공판장 별 상태가공분류코드가 몇 개 존재하는지 확인하세요.

#column : 공판장코드, 공판장명, 상태가공분류 개수

select warehouse_code, warehouse_name, count(distinct product_category)
from 공판장품목별입출고현황
group by warehouse_code, warehouse_name;

distinct 는 중복값을 제거하는 것으로 상태가공분류코드 종류를 중복되지 않고 카운팅하도록 한다.

#8.모든 물류센터에 대해서 보관 방법이 냉동이고 누적 입고량이 1000 이상인 상품에 대한 정보를 나타내는 테이블을 생성하세요

#column : 공판장코드, 공판장명, 품목코드, 품목명, 상태가공분류명, 누적 입고량

select warehouse_code, warehouse_name, product_code, product_name, product_category_name, sum(stock_quantity) as 누적입고량
from 공판장품목별입출고현황
where product_category_name='(냉동)'
group by warehouse_code, warehouse_name, product_code, product_name, product_category_name
having sum(stock_quantity)>='1000'

where와 having은 둘 다 조건을 지정하는 것이지만 차이가 있다.

1) where는 그룹핑 하기 전에 조건을 지정하는 것으로 from 바로 뒤에 오고,

having은 그룹핑 후에 조건에 맞는 데이터를 뽑는다.

2) where는 컬럼명을 바로 사용할 때 사용하며, sum, count 등의 연산이 되 컬럼은 사용하지 못한다.

그럴 때는 having을 사용한다.

앞으로 수업시간에 강사님께서 주신 문제들을 복습하면서 누군가에게 설명해 줄 수 있도록 공부해야겠다!

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 디자인 스프린트 프로젝트 2일차 #5

해소해 — Fri, 3 Nov 2023 01:36:22 +0900

오늘은 수업 다섯째 날,

1일차 과제로 현재 있는 서비스 중 개선이 필요한(개선할 아이디어를 제시할 수 있는) 특정 기업의 서비스를

각자 조사했는데,

이것을 팀원끼리 공유하고 한가지 주제를 선정 및 해결하기 위한 디자인 스프린트가 시작되었다.

카테고리 1 : 도착점에서 출발

- 우리가 이걸 한다면, 6개월/1년/2년 뒤에 어떤 결과물이 나올까 먼저 생각해 보는 것이다.

그리고, 그것을 이루기 위한 틀을 잡는다.

그것이 장기 목표와 핵심질문을 정리하는 것이다.

1) 장기 목표 정하기(낙관적인 태도)

장기 목표는 고객에게 초점을 둬야 한다.

누구에게 무엇을 제공할 것인지, 그렇게 하면 무엇이 좋은지를 생각해본다.

ex) 블루보틀 : 온라인 신규고객에게 훌륭한 커피를 제공한다.

플랫아이언 : 더 많은 환자가 임상시험을 신청한다.

2) 핵심 질문 열거(비관적인 태도)

가정 : 장기목표를 달성하는데 꼭 실현되어야 할 것은 무엇일까?

장애물 : 우리가 실패했다면 그 원인은 뭘까?

ex) 장기목표 : 더 많은 환자가 임싱시험을 신청한다.

가정 : 신속성이 중요하다

질문 : 해당하는 환자를 충분히 빨리 찾을 수 있을까?

카테고리 2 : 우리팀의 주제 선정 / 장기목표와 핵심 질문 과정

<주제 선정>

각자 준비해온 주제를 최대 3분으로 브리핑하고, 벽에 붙인 뒤 투표로 결정했다.

리서치 해온 자료 중 적합한 주제로 투표로 결정

<장기 목표 설정>

고객에게 초점을 두고, 누구에게 무엇을 제공할 것인지, 그렇게 하면 무엇이 좋은지

생각하며 의견을 적어 투표했다.

장기 목표 투표

<핵심질문>

장기 목표를 이루는데 발생한 문제와 장애물을 현실적으로 생각하여 적어 투표했다.

핵심 질문 투표

카테고리 3 : 지도그리기와 HMW(How Might We)

<지도그리기>

장기 목표와 핵심 질문에 대한 해결을 위해서, 서비스를 제공하는 주요 절차를 그려본다.

노란 포스트잇에 서비스를 제공하는 주요 절차 붙이기

<HMW>

장기 목표, 핵심 질문, 서비스 과정을 정확히 이해하고 다시 질문들을 적어본 뒤,

비슷한 질문들을 카테고리를 나누어 분류한다.

(원래는 전문가의 의견을 듣고 하는 것이지만, 이번 스프린트에서는 생략)

투표를 통해 가장 많은 표를 받은 질문들을 지도에서 해당하는 위치에 붙인다.

질문들 카테고라이징

HMW 까지 완료 후 구체적인 타깃을 설정하고 2일차의 활동은 마무리 되었다.

<느낀점>

주제가 정해지면 서비스를 개선하기 위한 장기 목표와 핵심 질문을 먼저 고려하는데,

해결해 나가는 과정에서 가장 중요한 것은 "?" 라고 생각한다.

왜 이게 문제인데?
왜 해결을 해야하는데?
해결하면 우리(기업) 얻는 것은 무엇인데?
누구를 위한 건데?
해결하기에 앞서 어떤 문제가 있는데?

"왜?" 에 대한 답이 정해져야 중심을 두고 다양하게 생각할 수 있었다.

질문에 답을 따라가지 않으면, 다른 길로 빠질 수도 있겠구나 생각이 들었다.

또 질문에 답을 따라가면서 차근차근 틀이 잡히는 기분이었다.

스프린트 1일차에 인테러뱅 물음표에 대해 왜 말씀을 주셨는지, 바로 알게 되었다.

스프린트는 질문-답-질문-답-질문-답 이 과정의 그 자체이지 않을까 생각한다.

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 디자인 스프린트 프로젝트 1일차 #4

해소해 — Fri, 3 Nov 2023 00:32:43 +0900

오늘은 수업 넷째 날,

모비니티의 김태완 대표멘토님께서 디자인 스프린트 실무 프로젝트 멘토로 오셨다.

프로젝트를 시작하기에 앞서 어제 배운 이론을 프로젝트에 어떻게 적용해야 하는지 설명해 주셨고,

팀원분들과 첫 디자인 스프린트 프로젝트를 시작했다!

오전에는 마인드 교육 및 팀빌딩, 팀원 소개, 프레디저 진단을 통해

함께할 팀원분들에 대해 알아가는 시간을 가졌다.

카테고리 1 : 마인드 교육

<기업이 원하는 인재 조건>

- 하드 스킬

직무역량 : 산업과 직무에 적합한 지식, 기술, 성과를 가지고 있는가.

(직무 전문지식과 능력, 직무수행에 필요한 기술과 성과)

-> 잘하면 좋지만 가고 싶어하는 기업의 기본만 가면 된다. 면접에서는 소프트 스킬을 물어본다.

- 소프트 스킬

기본역량 : 신입사원으로서 자기주도적 인재인가.

(기본적인 태도 ex. 긍정, 능동, 적극, 열정, 도전, 주도성, 자신감 직무수행을 위한 분석력, 기획력, 창의력, 학습력, 책임감, 문제해결력 등)

조직역량 : 조직생활을 잘하는가.

(적응력, 자부심, 팀워크, 리더십, 의사소통, 갈등해결, 배려심, 솔선수범 등)

<태도>

자기주도적 태도(스스로)

: 긍정적 생각과 능동적 자세로 적극적인 행동

목표의식와 문제해결 능력을 갖는다.

- 목표의식의 중요성

반복한다고 해서 성공하는 것은 아니다. "목적이 있는 반복"이 핵심이다.

-> 스프린트의 첫 번째는 목표를 정하는 것이다.

사람들이 목표를 정하지 않고 방법부터 생각한다.

=> 일의 진행 순서는 How? 부터가 아니라, Why? 에서 How? What? 으로 되어야한다.

- Why?(목적) : 무엇인가를 해야 하는 목적과 이유가 무엇인가? => 어떤 좋은 상태를 만들기 위해서

What?(목표) : 목적을 이루기 위한 구체적인 세부 목표는? => 어느 정도 수준까지

How?(방법) : 각각의 목표를 달성하기 위한 세부실행 방안과 구체적인 계획

If What?(기대효과) : 성공적인 목표를 달성한다면 그 결과를 무엇을 기대하고 무엇을 할 수 있는가?

- 인테러뱅 물음느낌표 : 사소한 질문에서 기발한 해답을 찾는 발상의 전환을 상징.

인테러뱅 물음느낌표

-> 스스로에게 질문 던지기

-> 질문을 두려워 하지 않는다

-> 항상 이유와 목적이 무엇인지 질문한다

GRIT 목표의식을 가지고 끈기 있는 열정을 가진다

관계적 태도(조직내)

- 적응력

- 의사소통능력

- 협업능력

인간관계에서는 인사를 통해 존중하고, 반응을 통해 공감하며

예의있는 적그적인 표현을 한다.

신뢰는 믿음이다.

태도에 대한 결론

=> 처음부터 최선의 선택이란 없다. 최선의 선택인지 아닌지는 끝나고 돌아 봤을 때 알게 된다.

*계속 시도하면서, 최선의 선택을 찾아나서는 것이 디자인 스프린트라고 생각한다.

카테고리 2 : 프레디저 진단

나는 파랑(Data)이 4개, 노랑(People)이 3개가 나왔다.

상반되는 두 유형이지만, 나와 잘 맞다고 생각된다.

Data 유형은

- 숫자 기반의 뭔가를 좋아한다.

- 정리, 문서 작업을 잘한다.

- 시스템을 좋아하고, 정해진 룰을 좋아한다.(원리원칙)

- 이해가 안가면 넘어가지 못해서 논리적 이해가 필요하다.

People 유형은

- 사람들에게 인정 받는 것에 가치를 갖는다.

- 칭찬이 많이많이 필요하다.

- 관계 형성 이후에 에너지가 생긴다.

- 배려심, 경청, 공감 능력이 뛰어나다.

- 사람과 연관된 일을 한다.

- 경쟁을 싫어한다.

*가장 많이 나온 것이 Data인 만큼, 성향은 Data 유형에 더 가까운 것 같다.

숫자로 뭔가를 하는 것, 정리와 문서 작업을 좋아한다. 그래서 깔끔하게 정리된 시스템을 좋아한다.

융통성이 없어 보일 수 도 있지만, 이해하기 위해 노력하고 이해되면 빠르게 수긍한다.

칭찬 받으면 더 잘하고 싶어져서 열심히하고, 이야기 듣는 것을 좋아한다.

딱딱 떨어지는 일을 좋아하면서도 어떠한 변화하는 현상에 대해 생각하는 것을 좋아해서 사람과 연관된 일을 좋아한다.

프레디저 테스트를 통해서 내가 어떤 사람이고, 나와 함께하는 팀원들이 어떤 사람인지

한 단계 더 알아갈 수 있어서 좋았다.

팀 활동을 할 때, 서로 배려하고 보완하기에 좋은 정보였다.

각자 자기 명찰에 프레디저 테스트 유형에 맞는 색깔의 스티커를 붙였다.

사람들과 함께 활동할 때 주의 깊게 보고 행동해야겠다!

카테고리 3 : 디자인 스프린트 시작!

<팀 설립>

팀명, 미션, 비전, 핵심가치, 팀룰을 정했다.

미션(목적) : 어떤 좋은 상태를 만들기 위해서

비전(목표) : 어느정도 수준까지

핵심가치 : 목적과 목표를 이루기 위해서 가장 필요하고 지켜야 하는 가치(3가지 정도)

팀룰 : 팀 활동을 하며 서로가 지킬 규칙

주제가 정해지지 않은 상태여서, 어떻게 미션, 비전, 핵심가치를 떠올릴 수 있는지 혼란스러웠지만

팀에 대한 것을 정하라고 하신 것 같아 아래와 같이 진행했다.

팀명 : 성동1

목적 : 불편함에서 문제를 찾아서 최선의 해결책을 찾아갑니다.

목표 : 빠르게 바르게

핵심가치 : 주인의식, 소통, 몰입, 공유

팀룰 : 1) 3분 이내 짧게 두괄실 발언

2) 공유 최우선 ASAP

3) 마감 준수

4)공감 배려 반응

5) 선 뱉음 후 생각

<역할>

디자인 스프린트에서는 각 역할이 있었다.

모든 과정을 같이 하지만 각 파트의 일이 나왔을 때, 보다 주도적으로 이끌어가는 사람을 정하는 정도였다.

의사결정자 : 팀장, 의사결정, 팀 출석확인
마케팅 담당자 : 기업컨택, 서기
프로젝트 매니저 : 의사결정자 대행, 일정관리, 타임키퍼
디자인 담당자 : 스토리보드, 프로토타입, 교부재관리, 툴 관리
고객 담당자 : 고객 컨택, 인터뷰

<디자인 스프린트 총정리>

일을 하면서 좋은 아이디어가 나오는 시간은 의외로 마감 직전일 때가 많다.

디자인 스프린트는 사람들이 열정과 집중력을 잃지 않고 효율적으로 일하게 해주기 위한 방법이다.

5일이라는 짧은 기간 내에 Alone Together 로 몰입하여 성공적인 아이디어 도출을 위한 문제를 정의하고

솔루션을 아이데이션하여, 이를 프로토타입으로 만든 후 고객 테스트를 통해

-> 다양한 과제를 신속하게 해결,

-> 새로운 제품을 만들거나,

-> 기존 제품을 개선하기 위한

문제들에 적합한 솔루션을 찾는 프레임워크다.

"완벽하지 않아도 반복해서 하는 것!

던지고 개선하고 던지고 개선하고!"

<디자인 스프린트 원리>

빠르게,

긴급한 문제 우선순위,

고객 중심,

혼자 부석하되 함께 직관,

논의가 아닌 가시화/실체화

*디자인 스프린트의 원리를 머릿 속에 새겨두고 업무에 집중해야겠다.

<과제>

팀원 각자가 프로젝트 주제로 적합한 특정 기업의 서비스를 리서치 하기!

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 디자인 스프린트(Design Sprint) #3

해소해 — Thu, 19 Oct 2023 02:15:00 +0900

오늘은 수업 셋째 날,

한동대학교에서 오신 조성배 교수님께서 디자인 스프린트에 대한 강의를 해주셨다.

어떻게 해야 회사에서 비효율적으로 일하는 빌런이 되지 않을 수 있는지를

디자인 스프린트에 녹여서 재치있게 설명해주셔서 너무 좋았다!! :)

카테고리 1 : 개발해야 할 것

- 필요한 상품을 개발해야한다. 개발자의 관점이 아닌 유저의 관점!

- 이미 있는 것을 개발하느라 애쓰는 것은 의미가 없다. (Don't reinvent the wheel! 라는 격언이 있다)

-> 무엇이 있는지 아는 것이 중요하다. 오픈 API 등등

*있는 것들의 쓰임을 이해하고 적극적으로 활용해서 더 나은 것을 만드는 것이 발전하는 길이라는 생각이 들었다.

카테고리 2 : 디자인 스프린트(Design Sprint)

- data -> idea -> build -> launch (다시 data-> idea .......)의 싸이클에서 생각보다 build가 길어진다.

build가 길어질수록 사회적/개인의/기회 비용이 너무 낭비된다.

그것을 idea -> data(다시 data -> idea) 두가지 싸이클로 줄일 수 있는데 그것이 디자인 스프린트!

단계를 나누어서 빠르게 피드백 반영하는 것! 과정이 길어지면서 불필요한 내용들이 섞이며 회의가 산으로 가는 것을 방지할 수 있다.

<세가지 단계로 생각>

1) 해결할 가치가 있는 있는 문제를 정의한다.

2) 시도할 가치가 있는 솔루션을 정한다.

3) 솔루션을 검증하는 간단한 테스트를 진행한다.

-> 3)번은 2)번 중에서 테스트하여 1)번의 문제를 해결한다.

<핵심 원리>

- Together Alone 함께하지만 혼자만의 것이 필요하다.

-> note는 각자 적고, vote는 같이!

- Tangible > discussion 결정보다는 눈에 보이는 것을 신뢰해야한다.

- Getting started > Being right 무엇이 옳고 완벽한지는 우리가 판단할 것이 아니라 사용자가 판단하는 것이다.

유저를 빨리 만나야 한다.

- Don't rely on creativity!

<중요 역할>

- Decider 결정자 : 공식적인 결정권자.

큰 그림을 봐 줄 한 명이 팀원들의 의견을 다 듣고 균형있는 결정을 할 수 있어야한다.

- Expert(s) 전문가 : 주제에 대해서 잘 알고 있는 사람.

- Facilitator 진행자 : 팀을 이끌고 갈 수 있는 사람.

카테고리 3 : 인상 깊었던 내용

- 팀원끼리 프로젝트에서 목표하는 바가 다르면 서로 힘들다.

2년의 목표를 알고 시작하는 것이 좋다.

목표는 초낙관적으로 정하고, 목표에 도달하기 위한 장애물은 초현실적으로 생각해야한다.

- 다수결이 항상 좋은 결과를 도출해내는 것은 아니다.(decider의 역할이 중요)

<참고>

- 현업에서 많이 사용되는 세가지는 Dart(언어) , Flutter(프레임워크), Firebase(모바일 앱 개발 플랫폼)

<느낀점>

*처음 알게된 디자인 스프린트에 대해서 이해하기 쉽도록 적절한 예시와 함께 설명해 주셔서 즐겁게 들었던 강의다.

개발, 데이터 분석 뿐만 아니라 모든 직무에 디자인 스프린트의 원리가 적용될 수 있을 것 같았고, 대학교를 다닐 때나 이전 직장에서도 알았다면 더 좋았겠다는 생각이 들었다. 디자인 스프린트가 적용된 사고를 습관화 할 수 있으면 정말 정말 좋을 것 같다..! 나에게 있어서 내가 생각하고 원하는 일(직업)은 그냥 단순한 일, 돈을 벌기 위한 일이 아니라, 정말 쓰임이 있어서 그 일에 존재가치가 있는 것인데 그러기 위해서 디자인 스프린트가 꼭 필요하다는 것을 느꼈다. 귀한 강의를 듣게 되어서 감사한 하루였다!

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 모빌리티 산업이란? #2

해소해 — Tue, 17 Oct 2023 23:55:38 +0900

오늘은 수업 둘째 날,

첫 날 데이터에 대한 기본 개념을 설명해주셨다면,

둘째 날은 이 강의의 특별함인 "모빌리티 산업"에 대해 설명해주셨다.

모빌리티에 대한 이해가 없다시피 했었기에 오늘의 강의는 모두 새로웠다.

카테고리 1 : 모빌리티 산업

<정의>

- 모빌리티는 단순히 "이동수단"에서 끝나지 않고, 인간과 사물 등의 물리적인 이동을 가능하게 하는 모든 수단들의 제품과 서비스 연구개발, 사용자 경험과 상호작용 설계, 시장출시, 운영 및 유지보수, 폐기 등의 전 과정을 말한다.

*이동수단과 관련된 모든 비즈니스를 포함하는 것 같다.

- 삼일PwC는 15일 발표한 '모빌리티 서비스의 미래: M.I.L.E' 보고서에서 모빌리티 시장 성장은 플랫폼이 주도할 것이라는 예측을 내놨다.(아래의 이미지 참고)

*무엇이든 빠르게 돌아가는 현대 사회에서 많은 탈 것을 비롯하여 사물이 이동하는 택배까지 플랫폼 하나에서 모두 이루어지는 것을 보면 모빌리티는 우리 삶에서 가장 밀접하게 관여된 사업이 아닐까 생각한다.

출처 : https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023021515512595239

<셰어링 모빌리티>

- 카셰어링 : 렌터카와는 달리 특정 장소에 보관소가 있고, 필요한 만큼만 쓰고 갖다두는 것.

*자전거를 빌리는 따릉이나 전동자전거를 빌리는 일레클도 비슷한 것 같다.

- 라이드헤일링 : 전화나 어플로 택시를 직접 불러 이용하는 것.

<MaaS(Mobility as a Service)>

- '서비스로서의 모빌리티'로 모든 교통수단을 하나의 통합된 서비스로 제공하는 개념

ex) 카카오모빌리티, 티맵모빌리티, 쏘카

카테고리 2 : 모빌리티 플랫폼과 물류 시장

- 물류시장의 규모와 퍼스트마일 > 미들마일 > 라스트마일의 구조를 알 수 있다.

출처 : https://cm.asiae.co.kr/article/2023081706373916292

<이슈>

- 각 개인이 거래를 하고 택배를 받는 생활이 흔하게 보여지는 만큼 B2C, C2C 배송이 크게 증가했다.

- 대부분의 이슈는 내가 물류를 받는 과정인 "라스트 마일"에서 발생한다.

<라스트 마일 이슈 발생 이유>

*내가 내는 배송비는 얼마 안해서 이렇게 비효율적인지 몰랐다..

- 배송 단계 중 가장 비효율적인 구간

-> B2B는 주소가 부정확할 일이 없는 반면, B2C는 고객이 잘못 입력하는 문제가 많다.

- 고객들에게 빠르게 전달하기 위해 도심에 있어야 해서 임대료도 비싸고, 교통 체증도 심하다.

- 트럭 주차 및 관리하는 공간이 마땅치 않다.

카테고리 3 : 물류 데이터 분석

- 물류 쪽은 데이터가 많고, 연관된 것도 많은 만큼 일이 조금 빡세다고 한다..!

하지만 그만큼 다른 업종에서도 잘 할 수 있다고 하셨다.

- 온라인과 오프라인의 데이터가 연결되어 있다.

<TMS>

- 물류를 관리하는 시스템으로 사용자에게 보여지는 곳 외에 뒷편!

카테고리 4 : 현업 멘토님의 데이터 분석 취업 관련 강연

- 내가 했던 경험들이 연관이 없어 보이더라도 강점이 될 수 있다는 것,

내 경험에서 출발하여 경험을 역량과 연관지어서 이력서를 써야한다는 것이 기억에 크게 남는다.

- "어떻게 쓰이는지 아니까 통계가 재밌었다"는 말이 공감 되었다. 내가 관심을 갖고 직접 사용해봐야 공부가 되는 것 같다.

[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] OT , 데이터란? #1

해소해 — Tue, 17 Oct 2023 00:55:13 +0900

오늘은 수업 첫 날,

오리엔테이션을 하며 전반적인 수업 진행 방식과 3개월 간의 새싹 건물 이용에 대한 설명을 듣고, 데이터에 대한 간단한 지식을 배웠다.

카테고리 1 : 취업 준비

- 취업 기간 목표 정하기

- 이력서, 자소서는 지금부터 미리 준비하기

- 매일 배운 것을 기술 블로그로 기록하기

- 노션, 슬랙 익숙해지기

카테고리 2 : 새롭게 배운 것

<애자일(Agile)>

- 애자일(Agile) : 소프트웨어 개발 방법론의 하나. 빠르게 개발하는 것. 짧은 주기로 반복하면서 가설을 세우고 검증하는 것.

- 팀에 중요한 것, 비즈니스에 가치 있는 것에 집중.

- 설계 > 디자인 > 개발 > 테스트 > 배포 등 위에서 아래로 떨어지듯 진행하는 단계별 개발 방법론 워터폴(waterfall)의 한계로 등장한 방법론.

- 빠른 대처를 할 수 있도록 단계를 쪼개어 테스트하고 피드백을 받는다.

<Design Sprint>

- 5일 동안하는 짧은 프로젝트.

- 문제점 설정, 솔루션 아이데이션, 프로토타입 만들기, 테스트 완료

- 구글에서 신제품이나 기존 제품을 개선하는 방식

카테고리 3 : 데이터 분석 기초_데이터와 데이터 분석가

<데이터란?>

- IT 직군에서 말하는 데이터 = 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터

- 데이터(단순사실) > 정보(의미가 생김)

*DIKW 피라미드 참고

- 데이터는 기본적으로 통계학 이론을 사용 -> 기술 통계, 추론통계(데이터 분석가는 추론통계를 잘 알아야 한다)

- 데이터 마이닝 : 데이터의 패턴/특징을 찾아내는 것, 회귀분석 같은 수학 알고리즘 -> ML, DL

<IT회사의 데이터 분석 프로세스>

- 데이터 생성 > 수집 > 가공 후 저장(ETL) > 분석 및 시각화(BI)

- ETL 을 직접 데이터 분석가가 하지는 않지만, 그것을 하는 개발자와 소통을 위해 개념을 알아야 한다.

*백엔드에서 DB를 설계하는 부분을 공부하면 좋을 것 같다.

- 데이터 분석 툴을 잘 사용하는 것, 코딩을 잘하는 것보다 어떤 인사이트를 뽑아내느냐가 주요!! -> 가설을 수립하고 검증하는 것.

- 프론트/백엔드 개발자 | 데이터 엔지니어 / 데이터 사이언티스트 | 데이터 분석가 업무의 구분.

출처 : 모비니티 교육 자료 중 일부

- 프로덕트 직군과 데이터 직군의 일하는 기간이 좀 다른다.

ex) 데이터 직군은 한 달 뒤에 결과물을 가져와도 '빠른걸?' 할 수 있지만, 프로덕트 직군은 바로 다음 날 마케팅을 해야하는 상황이 많아서 한 달은 너무 늦는다.

*퍼포먼스 마케팅을 했을 때가 생각난다. 실시간으로 광고 효율을 확인하고, 소재를 교체하거나 전략을 바꾸는데에 있어서 빠른 대응이 필요했다. 그때는 데이터를 분석하는 스킬보다 전체적인 상품에 대한 이해, 고객들의 반응, 사회적 이슈를 파악해서 효율이 오르거나 떨어졌을 때 그 이유가 무엇인지 파악하는 인사이트가 필요했기 때문이다.

내가 생각하기에 데이터 직군은 보다 더 숫자! 필요한 데이터를 파악하고, 필요에 맞게 정제하고, 데이터를 보고 새로운 인사이트를 발견하고 그것을 검증한다. 프로덕트 직군은 보다 더 콘텐츠! 데이터를 깊게 본다기 보다는 콘텐츠를 기획할 때 방향성을 잡기 위해서, 프로덕트의 성과를 객관적으로 확인하기 위해서 수치를 보는 것 같다.

<회사에서 볼 수 있는 데이터>

- 서비스 데이터(BTB 가 좀 더 가까움, 법적 규제 영역에 대한 데이터 등)

- 사용자 행동 데이터(고객들이 어떻게 움직이고, 서비스를 이용하는가)

<사용자 행동 데이터 분석시 주의사항>

- 데이터가 기록되는 방식을 정확하게 이해해야 한다.

-> 이벤트 카운팅 기준이 어떻게 되는지(ex. 회원가입 버튼 클릭 / 회원가입 완료 페이지 로드, 어떤 것을 기준으로 볼지 분명히 해야한다.)

*데이터 분석가가 고객의 니즈와 사이트 구조를 파악해서 데이터 수집 이벤트 설계를 하고 엔지니어와 함께 수집 환경을 구축하는 것 같다.

- 데이터는 언제나 잘못 기록될 가능성이 있다.

-> 오류가 있을 수 있다.(모니터링 중요)

- 데이터를 조회할 때 주의가 필요하다.

-> 처음에 정해둥 가설과 내가 보려고 하는 데이터, 고객이 필요로 하는 데이터에 기준을 확실히 잡고, 그 데이터만 확인해야한다.

*그렇지 않으면 특정한 하나의 가설에 꽂혀서 산으로 갈 것 같다.

-> 하고자 하는 분석이 명확할 때까지는 툴을 건드리지 않는 것이 좋다.

<검증할 가설 결정하기>

모든 가설 리스팅 > 우선순위 설정 > 검증할 가설 선택