패션 쇼핑몰 후기 데이터로 배우는 텍스트 마이닝의 첫걸음
"상품 후기가 수백 개나 쌓였는데, 도대체 고객들이 무엇에 불만을 느끼는지 한눈에 파악할 방법이 없을까?" 이 질문은 온라인 커머스 업계에 몸담은 사람이라면 누구나 한 번쯤 던져본 질문이다.
"상품 후기가 수백 개나 쌓였는데, 도대체 고객들이 무엇에 불만을 느끼는지 한눈에 파악할 방법이 없을까?" 이 질문은 온라인 커머스 업계에 몸담은 사람이라면 누구나 한 번쯤 던져본 질문이다.
퇴근 후 카페에서 우연히 마주친 두 직장인. 한 명은 SQL 쿼리문이 담긴 노트를 펼쳐 들고 있었고, 다른 한 명은 통계 용어가 빼곡한 프린트물을 넘기고 있었다. 둘 다 데이터 분석 관련 자격증을 준비 중이었다. 그런데 대화를 듣고 있자니 흥미로운 점이 보였다.
최근 프리미어리그 중계권 계약이 새롭게 체결되면서, 해외 축구 팬들이 사용할 수 있는 공식 시청 플랫폼의 지형도가 크게 바뀌었다. 특히 한국 시간으로 새벽에 펼쳐지는 잉글랜드 프리미어리그 경기를 보기 위해, 많은 이들이 기숙사나 원룸에서 조용히 화면을 응시하는 풍경은 더 이상…
어느 도시의 평균 소득이 월 300만 원이라는 통계를 접했다고 가정해 보자. 대부분의 사람들은 이 숫자를 보고 그 도시의 주민들이 대체로 비슷한 수준의 생활을 영위할 것이라고 짐작한다.
월요일 아침, 출근 직후 이메일에 첨부된 10MB짜리 엑셀 파일 하나가 도착했다. 파일명은 '2024_매출_원본_v3_최종.xlsx'. 더블클릭을 하려다 손을 멈추고, 파일 크기를 보며 깊은 한숨이 나온다.
많은 사람이 데이터 분석과 시각화를 시작할 때 '무거운 프로그램을 설치해야만 가능하다'고 생각한다. 또는 전문 개발자만이 화려한 차트를 만들 수 있다고 오해한다. 하지만 실제로는 웹 브라우저만 열면 바로 사용할 수 있는 무료 도구들이 이미 충분히 성숙해 있다.
최근 행정안전부가 운영하는 공공데이터포털의 개방 데이터 수는 해가 갈수록 눈에 띄게 증가하고 있다. 그러나 데이터의 양이 늘어난 만큼 질적인 측면에서의 고민도 함께 깊어지고 있다.
월요일 아침, 한 마케터가 주간 보고서를 작성하기 위해 엑셀 파일을 열었다. 수천 개의 거래 내역이 담긴 시트에서 지역별 매출 합계를 구하려고 피벗 테이블을 만들다가, 문득 이런 생각이 들었다.
많은 취업 준비생이 데이터 분석 직무를 목표로 하면서 가장 먼저 떠올리는 것은 파이썬이나 SQL 같은 고급 도구다. 그러나 실제 업무 현장에서 채용 담당자가 신입에게 기대하는 역량 중 적지 않은 비중은 의외로 엑셀의 기초 기능을 얼마나 체계적으로 활용할 수 있는지에 달려…