패스트캠퍼스 환급챌린지 58일차: <세계 3등에게 배우는 실무 밀착 데이터 시각화> 강의 후기
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
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 직관적이면서도 데이터의 패턴을 한눈에 이해하는 데 매우 효과적이었다. 특히 분석과 시각화의 경계가 흐려지는 경험이 흥미로웠다. 기존에는 분석은 R이나 Python에서, 시각화는 태블로에서 따로 작업해야 한다는 인식이 있었는데, 두 도구를 연동하면 분석과 시각화를 동시에 수행할 수 있어 반복 작업이 줄고 효율이 올라간다는 인사이트를 얻었다. PM을 준비하는 입장에서, 이러한 방식은 데이터 분석 결과를 보다 설득력 있게 이해관계자에게 전달할 수 있는 좋은 무기가 될 수 있겠다는 생각이 들었다. 앞으로도 태블로에서 외부 연동 기능을 어떻게 더 활용할 수 있을지 적극적으로 탐색해보고 싶다.