대부분 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트로 뭉뚱그려 표현하는 바람에, 각자 생각했던 데이터 프로덕트와 실제 기여한 데이터 프로덕트가 다른 경우도 많았습니다. 만약 데이터 직군에서 일하고 싶은 분이라면, 이번 글을 참고해 본인이 원하는 데이터 프로덕트가 무엇인

생각보다 세세하게 고민하고 적용해야 할 부분이 많아 케이스 별로 정의해두는 것이 좋다. 또, 사전에 협의한 추천 로직에 따를 경우, 실제로 상품이 어떻게 추천되는지를 미리 확인하는 것을 추천한다. 로직을 제공하는 부서에 대시보드를 요청하여 고객 활동 데이터 기

주변 데이터 분석가들과 이야기해보면, 일하면서 가장 아쉬울 순간을 ‘분석은 열심히 했는데 이게 실제 성과로 이어지지 않을 때’라고 밝혔습니다. 이처럼 회사가 얼마나 해당 데이터를 활용할 의지를 갖췄는지가 중요하지만, 그래도 오늘 이야기한 퍼널 분석이 데이터 분