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예를 들어, 요즘 ‘인센스’가 뜨고 있다면,‘인센스가 왜 뜨는가?’라는 맥락과 이유를 살펴보는 것이 중요하다.단순히 인센스가 인기라는 사실에만 집중하는 것이 아니라,그것이 떠오르게 된 사회적, 문화적, 또는 심리적 배경을 이해해야 하는 것이 중요하다.  최근 요아정이 주목받고 있다고 할 때,나는 그저 '요아정' 이라는 트렌드의 결과물에만 집중했다. 왜 요아정이라는 요소가 뜨고 있는지,그 배경과 맥락을 고민해보지 않았다.  앞으로는 어떤 트렌드를 마주할 때 그저 눈앞에 보이는 현상만 관찰하지 않고,그것이 왜 떠오르게 되었는지를 곰곰이 생각해봐야겠다. 나아가, 그러한 맥락을 내 일상과 비즈니스에 어떻게 연결할 수 있을지 고민하면 좋을 것 같다.  트렌드를 단순히 결과물로 소비하는 것이 아니라,그 흐름을 이야..

AI가 앞으로 얼마나 더 혁신을 이루게 될지 기대되는 한편, 한편으로는 두려운 마음도 든다. AI와 인간의 가장 큰 차이는 AI는 스스로 무언가를 궁금해하지 못한다는 점이다. 인간은 자신이 무엇을 알고, 무엇을 모르는지 메타인지적으로 파악하고 질문을 던진다. 그래서 메타인지는 매우 중요한 능력이며, 이를 키우기 위해서는 누군가를 가르치거나 설명하는 경험이 큰 도움이 된다. 또한, AI는 데이터를 기반으로 귀납적 추론을 통해 결론을 도출하지만, 인간은 가설을 세우고 질문하며, 이를 통해 연역적 추론과 유비적 추론을 활용한다. 이 차이는 AI와 인간의 역할을 명확히 구분 짓는 중요한 지점이다. AI는 축적된 데이터를 활용하는 데 강점이 있지만, 데이터가 없는 영역, 즉 아무도 시도해보지 않은 새로운 영역은 ..

💡 데이터 시각화 대시보드를 실전 비즈니스 시나리오에 활용하기 ✅ Human Resource Dashboard✅ App Retention Analysis Dashboard✅ Marketing Segmentation (RFM) Dashboard  4. Human Resource Dashboard유저- 인사팀: 직접 분석 가능한 인터랙티브 기능 활용- 결과형 인터랙티브 대시보드로 핵심 지표 및 트렌드 파악 가능비즈니스 목표- 직원 생산성 촉진을 위한 부서별 인력 및 채용 관리요구사항1. 현재 근무자 수 / 퇴사자 수 / 근속연수 / 평균 나이2. 부서별, 직무별 필터링 기능3. 트렌드에 따른 변화 시각화  5. App Retention Analysis Dashboard특징- 코호트 분석 (Cohort An..

💡 데이터 시각화 대시보드를 실전 비즈니스 시나리오에 활용하기  ✅ Weekly KPI Dashboard ✅ Sales Analytics Dashboard ✅ Interactive Dashboard  1. Weekly KPI Dashboard문제 정의- 전주 대비 성장률 및 타겟 달성률 모니터링의 어려움- 위클리 데이터 관리의 비효율성목적- 지역별 매장의 주간 KPI와 타겟 달성 여부를 직관적으로 파악주요 사용자- 경영진에게 주간 KPI 와 타겟 달성 여부 전달하기- 결과형 대시보드 (PDF 로 캡쳐본 출력할 수 있도록)비즈니스 목표매출 신장 / 수익 향상 / 비용 절감요구사항1. 전주 대비 KPI 성장률 표시2. 트렌드 기반 변화 시각화3. 지역별 및 세그먼트별 필터링   2. Sales Analyt..

💡 계산된 필드 / 테이블 계산 / LOD 표현식 으로 고급 분석 수행하기  * 테이블 계산의 유형 *기본 계산데이터 원본에 대한 개별 데이터 행 또는 집계 데이터를 직접 계산. 데이터 소스에서 계산이 수행됨.테이블 계산현재 뷰(시각화)에서 보이는 데이터를 기반으로 수행. 데이터 소스가 아니라 비주얼리제이션 수준에서 계산.LOD 계산데이터 집계를 특정 세부 수준에서 제어(FIXED, INCLUDE, EXCLUDE). 데이터 소스 수준에서 계산되며, 특정 차원을 포함하거나 제외해 원하는 수준의 데이터 집계 수행.  1. 기본 계산정의: 데이터 원본에 대한 행 수준 계산 또는 집계 계산을 수행.사용 예시: 단순 숫자 계산, 문자열 변형, 날짜 연산 등. ① 숫자 함수함수설명 구문 (Syntax) ABS절대..

💡 데이터 시각화를 위해 탐색 / 전처리 / 결합 등 데이터를 준비하는 방법 ✅ 태블로에 올리기 위한 데이터 Shape 만들기 (피벗) ✅ 본격적으로 분석하기 전, 데이터를 탐색하는 방법 ✅ 데이터 전처리 기본 ✅ 데이터 유니온 ✅ 데이터 관계 ✅ Order of Operations (쿼리 파이프라인)  1. 태블로를 위한 데이터 Shaping ▶ 데이터 해석기데이터 전처리를 위해 사용.제목 및 빈 셀을 인식하여 태블로에 적합한 데이터로 변환.주요 기능:병합된 셀 문제 해결.제목 문제 해결.데이터 해석 결과 확인 가능.▶ 피벗Wide form 데이터를 Long form 데이터로 변환.  2. 본격적으로 분석하기 전, 데이터 탐색하기 ▶ 처음 데이터를 봤을 때 해야 할 것데이터 보기.필드 설명 보기.차원..

💡 사용자의 대시보드 활용도를 최대화하기 위해 대시보드 UX 를 설계하고 디자인하는 팁  1. 대시보드 UX 설계하기   [ 유저가 누구인가? ] 1) 이해관계자 유형에 따른 전략C-Level: 핵심 KPI와 인사이트만 빠르게 전달할 수 있도록 설계.분석가 동료: 직접 대시보드 액션을 통해 각자의 질문에 대한 인사이트를 찾을 수 있도록 구성.전체: 태블로와 상호작용하는 방법을 모른다는 가정하에 자세한 사용 방법을 제시.2) 유저의 성격적 특성에 따른 전략분석형: 직접 분석할 수 있도록 Raw Data 내보내기 기능 추가.결과형: 대시보드가 전달하는 결과가 명확하게 나타나도록 설계.액션형: 대시보드에서 얻을 수 있는 인사이트와 앞으로 해야 할 액션을 추천. [ 대시보드 기능 설계 ] 프로젝트 목표에 따른..

💡 사용자가 대시보드와 상호작용 할 수 있도록 데이터, 워크시트, 대시보드 개체, 웹 사이의 대화형 관계를 설정  Filter Action Highlight Action  URL Action  Go to Sheet  Parameter Action   Set Action [ 후기 ] 인터랙티브 대시보드를 제작해보았다.대시보드의 동작을 설정하면, 여러 차트들이 서로 상호작용하며 데이터를 움직이는 게 재밌었다.동작 설정은 비교적 간단했다.원하는 동작을 선택하고, 동작 이름을 설정한 뒤, 원본 시트와 대상 시트를 연결하면 완료된다. 차트 간의 연동을 직접 설정하며 데이터 시각화가 얼마나 유연하게 작동할 수 있는지 느낄 수 있었다. 그나저나 현재 패스트캠퍼스의 태블로 강의를 수강 중인데,솔직히 실습하기에 너무 ..