mtepg924 님의 블로그

패스트캠퍼스 환급챌린지 59일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva강의후기 및 인사이트 Tabby Sentiment Analysis 오늘은 파이썬을 태블로와 연동하여 감성 분석(Sentiment Analysis)을 시각화하는 실습을 진행했다. 특히 화이자 백신에 대한 트위터 데이터를 대상으로, 각 문장의 감성 점수를 계산하고 이를 바탕으로 시각화까지 완성하는 과정을 경험할 수 있었다. 핵심은 태블로에서 SCRIPT_REAL 함수를 이용해 파이썬 코드를 실행하고, 그 결과값을 그대로 시각화에 반영하는 방식이었다. NLTK 라이브러리의 SentimentIntensityAnalyzer()를 사용해 각 문장별로 긍·부정 점수를 산출하고, 그 중 compound 값을 추출하여..

패스트캠퍼스 환급챌린지 58일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 Rserve clustering 오늘은 태블로와 R을 연동해 Rserve를 활용한 클러스터링 분석을 실습해보았다. 특히 인상 깊었던 점은 태블로의 SCRIPT 함수(SCRIPT_INT, SCRIPT_REAL 등)를 사용해 R의 k-means 알고리즘을 직접 호출할 수 있다는 점이었다. 단순한 시각화를 넘어서, 통계 기반의 분석 로직을 시각화에 직접 결합할 수 있다는 것이 태블로의 강력한 확장성임을 실감했다.오늘 실습에서는 수익률(Profit Ratio)을 기반으로 데이터를 자동으로 5개의 군집으로 나누고, 그 결과를 클러스터 색상으로 구분해 시각화했는데, 이 과정이 생각보다 직..

패스트캠퍼스 환급챌린지 57일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 동영상 워크시트(학습인증샷)강의 후기 및 인사이트 오늘은 태블로에서 페이지 기능을 활용한 동영상 그래프를 만드는 실습을 진행했다. 기존에는 정적인 그래프를 만들기만 했는데, 페이지 선반에 날짜 필드(예: 주문 연도)를 넣으니까 자동으로 재생되면서 시간 흐름에 따른 데이터 변화 과정을 애니메이션처럼 시각화할 수 있는 기능을 처음으로 알게 되었다. 특히 이번 실습에서는 연도별 매출 순위가 자동으로 움직이며 바뀌는 과정을 볼 수 있었는데, 이는 데이터를 단순히 수치로 보여주는 것보다 훨씬 더 생동감 있게 정보를 전달하는 방식이라고 느꼈다. 이 기능은 사용자가 단순히 데이터를 읽는 것을 넘어서 변화의 흐..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의후기 및 인사이트 오늘은 BTS 앨범 데이터를 활용해 대시보드를 만드는 실습을 진행했다. 그중에서도 매개변수를 통해 특정 앨범을 선택하고, 그에 따라 해당 앨범의 빌보드 랭킹 추이만을 시각화하는 방법을 배웠다.이번 실습에서 가장 크게 얻은 인사이트는 “단순히 매개변수를 만들었다고 해서 시각화에 적용되는 게 아니라, 해당 매개변수를 활용한 계산된 필드를 워크시트에 직접 적용해야 한다”는 점이다.예를 들어, ‘Select Album’이라는 매개변수를 생성한 뒤, 이를 기반으로 IF([Album]=[Select Album], [Ranking_Isnull], NULL)과 같은 식을 만들어 새로운 필드를..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 데이터 시각화 공모전 준비 전략에 대해 마무리 강의를 들었다. 특히 PM으로서 인상 깊었던 부분은 분석이나 시각화 기술 그 자체보다 기획력, 사용자 관점, 활용 방안 제시가 얼마나 중요한지를 다룬 부분이었다. 공모전에서 단순히 멋진 차트를 만드는 것이 아닌, ‘왜 이 데이터를 분석하는가(Why)’부터 ‘사용자에게 어떤 행동을 유도할 수 있는가(If)’까지 이어지는 흐름이 가장 중요하다는 점은 결국 기획의 논리 구조와 맞닿아 있기 때문이다.또한 사용자(시민, 실무자, 정부)를 위한 실질적 사용 시나리오를 제시하는 과정이 공모전의 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 데이터 시각화 공모전에 대한 꿀팁 강의를 들으며, 단순한 시각화 기술을 넘어 기획력과 팀워크, 커뮤니케이션 능력까지 요구되는 종합적인 작업이라는 것을 실감했다. 특히 “공모전은 단순히 수상 여부보다, 의미 있는 프로젝트 경험을 만드는 기회로 활용하는 것이 핵심”이라는 말이 깊이 와닿았다. 공모전 참여 기준으로 제시된 세 가지 – 주최 기관의 신뢰도, 커리어와의 연관성, 그리고 배움의 가능성 – 모두 향후 진로와 연결해 생각해볼 수 있어서 실제로 공모전을 고를 때 기준으로 삼기 좋겠다고 느꼈다.또한 데이터 시각화가 데이터 분석의 ‘끝단’에서 단순히 결과를 보여주는 작업이..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 Tableau 생태계에서 중요한 축을 담당하는 커뮤니티, 특히 '비저블(Visible)'과 Tableau 공식 커뮤니티의 활용법에 대해 배웠다. 단순히 툴의 기능을 배우는 것을 넘어, 어떻게 지속적으로 성장할 수 있는지를 고민해보게 되는 시간이었다. 특히 ‘비저블’은 국내에서 Tableau 사용자를 위한 학습 및 소통 공간으로, 정기적으로 챌린지나 과제를 공유하고, 서로의 대시보드를 피드백하며 학습하는 구조가 매우 인상적이었다. 단순한 튜토리얼이나 이론 학습이 아닌, 실전 중심의 커뮤니티 기반 학습이라는 점에서 실무와 연결된 성장이 가능하다는 확신이 들었다.또 Tab..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva 강의 후기 및 인사이트 오늘은 Tableau Public을 활용하는 방법에 대해 배우는 시간을 가졌다. 지금까지 로컬 환경에서 대시보드를 제작하는 데 집중했다면, 오늘은 만든 결과물을 어떻게 외부에 공유하고 참고할 수 있는지를 배우는 날이었다. 특히 Tableau Public 플랫폼의 존재 자체가 인상 깊었다. Tableau Public은 단순히 대시보드를 공유하는 기능만 있는 것이 아니라, 전 세계의 데이터 시각화 사례들을 탐색하고, 직접 다운로드받아 구조를 분석하거나 필사하는 데에도 매우 유용한 도구라는 점이 흥미로웠다.강의 중 특히 유익했던 부분은, 실무에서 참고할 수 있는 다양한 템플릿과 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 Customer Segmentation 대시보드를 최종적으로 마무리하면서 디자인 중심의 작업을 수행했다. 전체적으로 구성된 시트를 하나의 대시보드에 통합하고, 사용자 친화적인 형태로 시각적 구조를 재정비하는 과정이 핵심이었다. 가장 인상적이었던 점은 다양한 고객 세그먼트(예: Champions, At Risk, Potential Loyalist 등)를 하나의 트리맵으로 직관적으로 표현하고, 그와 동시에 Ternary Chart를 통해 각 고객의 RFM 비중을 점 하나로 시각화한 점이었다. 특히 왼쪽에는 KPI 카드들을 배치해 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://abit.ly/lisbva Abit.ly 다운받기 abit.ly 강의 후기 및 인사이트 오늘은 RFM 분석을 통해 고객을 정량적으로 분류하고 시각화하는 실습을 진행했다. RFM은 Recency, Frequency, Monetary의 약자로, 각각 고객의 최근 구매 시점, 구매 빈도, 구매 금액을 의미한다. 처음 듣는 지표라서 생소했지만, 한 번 개념을 익히고 나니 실무에서 고객을 세분화하는 데 얼마나 유용하게 쓰일 수 있을지 감이 잡혔다. 특히 각 지표에 점수를 부여하기 위해 백분위 기반으로 점수(1~4점)를 나누는 방식이 흥미로웠고, 이를 구현하기 위해 PERCENTILE() 함수와 FIXED LOD를 결합하는 방식도 매..