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[파인트리오픈클래스] 엑셀을 활용한 데이터 분석과 이해
- 1. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 문제 해결을 위한 분석 사고에 대한 이해
- 2. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 5 문제 해결 개요, 사고, 원칙 그리고 방법 문제 해결을 위한 데이터 분석 사고 데이터 분석은 ‘가설수립-검증’ 작업을 반복적으로 수행하여, 정해진 목표를 달성하고자 하는 것입니다. 문제 해결을 위해서는 문제를 명확히 규정하고 목표를 이미지 화 한 후에 요건을 정의하고, 그 요건에 따르도록 데이터 분석 방법에 대한 가설을 세운 후 분석을 통해 시행 책을 모색하는 것이 필요합니다. 문제 해결 개요 문제를 해결하기 위한 접근 방법 문제 해결 사고 당면한 과제를 자신의 문제로 적극적으로 파악하여 해결하고 개선책 추구, 제안 문제 해결 원칙 사실 기반 가설 지향 MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exclusive) 정보수집 문제 해결 방법 로직 Tree - 문제와 관련된 진단, 파악 및 해결 그리고 결론 도출 등에 사용 이슈 분석- 필요 정보 도출 1 2 3 4 5
- 3. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 문제 해결을 위한 분석 사고에 대한 이해 문제 해결 사고
- 4. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 16 [문제해결사고] 문제해결 사고의 정의 과제를 자신의 문제로 적극적으로 파악하고 해결하고 개선책 추구하며, 또한 지속적으로 제안하고자 하는 스타일이 가장 중요합니다. 이렇게 해서는 안된다. 지금까지의 방식이 아니다. 해봐도 소용이 없다. ...가 좋지않다/ 어려울 것이다. … 이렇게 하면 될 것도 같다. 새로운 방법이 없는지 생각해 보자 우선은 해 보자 ...하면은 좋을 것 같다/ 잘 될 것이다. … 문제 지적형 사고 방식 문제 해결형 사고 방식 16
- 5. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 17 [문제해결사고] 정보와 해결안 (1/2) 최적의 정보와 풍부한 지식의 양은 문제 해결책을 창출하는데 더 높은 가능성을 제시할 수 있습니다. 그러나 너무 많은 정보의 양은 시간에 비례하여 효율성이 떨어질 뿐만 아니라, 문제 해결에 100%로 활용하기 어렵습니다. 따라서 효율적이고 효과성이 높은 정보를 수집하는 능력이 필요합니다. 정보양 정보활용양 소 비 시 간 정보수집양 Idea/지혜의 양 (문제해결안) 정보/지식의 양 100% 30~50% 정보의 양과 시간에 따른 효율성 정보의 양에 따른 해결능력 효과성 17
- 6. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 18 [문제해결사고] 정보와 해결안 (2/2) Resource, 즉 다양한 분야/업계에 대한 지식이 풍부해지면 창조적 Idea가 나오기 쉬우며, 시간 단축의 효과를 가져옵니다. 효과적인 문제 해결은 과거의 경험, 기억, 정보에 의존하여 합리적이고 직감적 사고를 통해 가능합니다. Idea/지혜의 양 정보/지식의 양 100%30~50% Idea양의 증가 타분야/타 업계 지식이 많은 경우 시간의 단축 타분야/타 업계 지식이 적은 경우 풍부한 Resource의 중요성 효과적 문제 해결 사고 경험, 기억, 정보 직감적 사고 합리적 사고 효과적인 문제 해결 18
- 7. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 문제 해결을 위한 분석 사고에 대한 이해 문제 해결 원칙 - Fact-Based - 가설 지향 - MECE - 정보수집
- 8. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 20 [문제해결원칙] Fact-Based Fact-Based는 문제해결을 위한 전체의 사고 또는 활동의 출발점을 “사실”이 라는 것이 놓는 것입니다. 일상업무에서 나타나는 상식, 결심, 편견이 전략 입안의 방향성을 뒤바뀌어 놓을 수 있는 가능성을 최소화하게 해줍니다. Fact-Based 기반 문제 해결을 위해서는 구체적으로는 아래 3가지를 명심할 필요가 있습니다. Why? Fact-Based, 즉 사실은 1. Zero – Base에서 (상식을 잊고) 모든 문제를 고려합니다. 2. “사실”이 존재하는 현장/현상을 직시할 필요가 있습니다. 3. 정보는 최대한 객관화 할 수 있도록 정량화 시켜야 합니다. 1. 사람들의 주관 및 육감(Gut Instinct)의 한계를 보충 2. 서로간의 대화/논의 및 이해관계에서 신뢰감을 형성 20
- 9. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 21 [문제해결원칙] Fact-Based 접근법 사실에 근거한 사고 및 분석 그리고 판단은 사업이나 지역의 상의를 초월하는 공통언어로써 유효합니다. 문제제기 사고 분석 판단 해결책 임시모면 그대로 믿음 타인(예:상동) 의 논리 과거경험 Zero-Base 어프로치 판단분석사고문제제기 올바른 해결책 사실 기반 문제 접근 주관적 문제 접근 및 해결 Fact-Based 문제 접근 및 해결 21
- 10. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 22 [문제해결원칙] 가설 지향 가설 지향이란, 실제의 활동(정보수집, 분석)을 수행하기 전에 그 과정이나 결과, 결론을 추정 혹은 사고하는 태도로서, 문제 해결 과정을 시작하기 전에 문제의 해결을 헤아려 보려고 시도하는 것입니다. 가설 지향적 프로세스는 결론 도출 과정을 단 시간 내 최적화 할 수 있게 도와 줍니다. 1. 낭비 (경영자원. 시간)를 최소화 2. 성공확률 (2회째 이후)의 증가 3. 판단력. 창조적 능력 강화 첫 가설 시 Key Points 바로 그 자리에서 결론을 내고 나중에 수정합니다. 직감 중시를 어느 정도 고려하여 가설을 세웁니다. 감이 잘 잡히지 않을 경우라도 가설을 세운 후 넓은 범위에서 점차 폭을 좁혀나갑니다. 과제 결론 가설 가설수정 가설설정 가설수정 2,3회 반복 가설 지향 반복 프로세스와 효율성 22
- 11. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 23 [문제해결원칙] 가설 지향 사고 가설의 추출은 감성(Sense), 실제체험, 지식/정보의 3요소에 의해서 결정됩니다. 실제 체험 감성 지식 정보 가설 자기가 갖추고 있는 감성을 발견하고, 그것을 의식적으로 연마해 감 현장, 현물, 현실을 중시하고, 미지의 상황에도 적극적으로 배전함 풍부한 지식/정보원을 확보하고, 자기에 주는 의미를 축적함 23
- 12. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 24 [문제해결원칙] 가설 지향 프로세스 가설이 있기에 분석이 가능하며, 분석 결과를 토대로 세부적 가설 설정을 통해 원인 분석을 더 정확하게 할 수 있습니다. 가 설 설 정 분 석 가 설 설 정 분 석 - 점포 방문 시 “재고관리 부적절”이라는 가설 수립 재고 추이 장기재고 A B C 분석 - Blank Chart 작성 입증되면 비로소 Fact가 됨 - 일용품만이 재고 과다 - 야채류는 폐기율이 높음 - 점포재고보다는 물류 Center재고가 문제 - Blank Chart 작성 - 일용품 Item별 (불량재고 추이, Maker 차) - 야채류의 종류별, 산지별 차 24
- 13. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 문제 해결을 위한 분석 사고에 대한 이해 문제 해결 방법
- 14. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 38 [문제해결방법] Logic Tree Logic Tree란 MECE 사고 방식에 따라서 주요 항목을 논리적인 Tree 형태로 분석한 것으로 어떤 문제와 관련하여 진단, 현상파악, 해결안 도출 등에 사용됩니다. Logic Tree는 기본적으로 어떤 각도에서 시작하여도 마지막까지 채워 나가면서 모든 항목을 Check 할 수 있게 됩니다. 즉 어떤 과제에 대하여 형태가 다른 Logic Tree에 대해 여러 종류를 작성할 수 있다는 의미입니다. Logic Tree를 이용하여, 1. 논리적인 사고를 촉진할 수 있습니다. 2. 폭 넓은 Idea 창출할 수 있습니다. 3. 누락되는 것이 없이 확인 및 고려할 수 있습니다. 38
- 15. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 39 [문제해결방법] Logic Tree 활용 Logic Tree는 “Check List” 성격으로 활용할 수도 있습니다. 전사 진단전사 진단 전체 평가 개별 평가 사업/제품 A사업 B사업 Z사업 ... 연 구 개 발 판 매 ... Service 기 능 (사업 System) 조 직 재무구조 기 타 * 반드시 말단까지 완성시켜 놓을 필요는 없음. 39
- 16. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 40 [문제해결방법] Logic Tree 활용 Logic Tree는 현상을 파악하는데도 유효한 도구가 됩니다. 자 금 인 재 대외관계 사업환경 현상 분석 고 객 경 쟁 사 자 사 전 체 Segment별 전 사 부 문 별 업 적 운 영 경영자원 (규모, 특성, KBF…) (상 동) 3C 이 익 매 출 Cost 전 략 조 직 제 도 업 계 개 별 Business System 사업부문 생 산 개 발 판 매 (매출액,매출성장율, Share, 구성…) (이익액, 이익율, 성장율, 구성…) (비용, 증감율, 구성…) (조직도, 이념, 인재, System...) (제품, 판매, 생산, 재무 ...) (의사결정, 권한체계, 인사 ...) (종업원수, 분야별 배치 ...) (자본, 증자, 부채, Cash Flow ...) (자본관계, 업무제휴, 기업 Group ...) (연구원, 특허, 신제품…) (능력, 거점, 외주, 자동화…) (영업원, 판촉, 점포, 유통 …) (전사와 동일) (자사/전사부문과 동일, 시장 Share, 업계특징) 규 제 회사Trend (자사/부문별과 동일) (법률, 지도, 회사책임…) (유행, 태, 회사구조, 국제정세…) 40
- 17. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 41 [문제해결방법] Logic Tree 활용 Logic Tree는 자사의 대응책(해결책)을 검토할 때에도 이용될 수 있습니다. 당사의 대책 기 능 별 기능전체 연 구 개 발 생 산 마케팅 판 매 - 당초 중요치 않다고 생각되던 기능도 Check - 각각의 Option중 효과 효율이 큰 것 부터 실시 인 재 SYSTEM STYLE 품질보증 시스템 리 더 쉽 고객 제일 고객층 A에서 Y사 보다 Market Share % 가 약한 주요인 • 고객의 기호 • 고객의 사용방식 • 양친의 영향 • 점주와의 Interface . . . 41
- 18. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 분석 목적에 따른 데이터 종류의 특성 이해
- 19. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 54 데이터 종류와 특성 54
- 20. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 55 [자료의 종류] 1차 자료와 2차 자료 원자료(Raw Data)는 사실을 바탕으로 한 기본적인 집합체로, 가공되기 전의 원시적인 상태를 의미합니다. 항목 1차 자료 (Primary Data) 2차 자료 (Secondary Data) 조사목적 직접적인 문제를 해결 위해 간접적인 문제를 해결 위해 자료수집 문제 해결/분석을 목적하에 필요로 하는 자가 직접적 으로 조사/수집한 자료로 회사의 매출자료, 실험자료, 설문자료, 면접, 온라인 등 조사자가 처음으로 창출한 자료 타인에 의해 조사된 자료를 수집한 것으로 1차 자료 조 사자나 정부기관, 회사, 공공단체 등 직접 조사가 이외 의 다른 사람이 조사된 자료를 수집하여 발간한 자료 조사비용 높음 낮음 조사기간 장기간 단기간 자료활용 다양적 제한적 (유용성이나 적합성 한계 존재) 예 자사 매출/CRM 자료, 마케팅 투자 자료, 시장 점유율 조사, 소비자 만족도 조사, 선거 조사 등 OECD통계, 연구기관 보고서, 정부 간행물 등 55
- 21. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 56 [조사의 종류] 조사유형에 따른 자료 조사 자료는 자료의 탐색부터 기술조사 및 인과조사 목적에 따라 다른 형태로 수집될 수 있습니다. 항목 탐색조사 기술조사 인과조사 주요조사 내용 • 가설 설정을 위한 탐색 중심의 질적 조사 • 특정 시점의 자료를 이용한 가설 검증 • 실험을 통한 인과관계 가설검증 조사목적 • 조사 초기 단계에서 조사에 대한 아이디어와 통찰력을 얻기 위한조 사방법 • 의사결정에 영향을 미치는 변수들 간 상호관계를 파악하고 상황변화 에 따른 응답자 반응변화를 분석 및 예측하는데 사용되는 조사방법 • 특정한 현상 간의 인과관계를 규명 하기 위한 조사 방법 조사방법 • 문헌조사 • 전문가의견조사 • 사례조사 • 표적집단면접법(FGI) • 표적집단논의법(FGD) • 횡단조사 및 시계열 조사 • 패널조사 • 서베이조사 • 구체적 인과관계 검정을 위한 실험 설계 설문구조 • 질적 정보중심 • 비구조화된 질문 • 비공식화된 양식 • 가설이 없기 때문에 시행 착오식 조사 진행 • 계량적 정보중심 • 구조화된 질문 • 공식화된 양식 • 통계적 분석을 전제로 함 • 계량적 정보 중심 • 정밀한 관찰 • 시간적 흐름에 따른 원인-결과 분석 조사결과 • 일반화에 한계 존재 • 가설 탐색에 활용됨 • 통계적 분석방법에 의한 객관성 확보 • 가설검정 및 명확한 가설에 기초 한 문제해결 방안을 제시 • 구체적 대안들에 대한 인과구조적 테스트 결과 제시 • 의사결정대안들에 대한 효과분석 결과 제시 56
- 22. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 57 [자료의 형태] 기술조사 자료의 분류 자료는 시계열 자료와 특정 시점의 속성을 관찰하는 횡단면 자료, 그리고 시간에 따른 속성을 함께 고려하는 패널자료로 크게 3가지로 분류 될 수 있습니다.횡단면자료(Cross-SectionData) 종단:시계열 자료 (Time Series Data) 정해진 조사 대상에 관한 특정한 변수 값을 여러 시점에 걸쳐 조사하여 변수 값의 변화와 그 발생요인을 분석하는 방법으 로, 일정한 단위 시간의 변화에 따른 흐름을 나타내는 자료 예) XX회사 당기 순이익, 월별 판매량, 주가 등 동일시점, 동일기간에 하나이상의 변수에 대하여 동일한 속성을 관찰하고자 하는 경우에 사용되는 자료로 비교적 큰 규모의 표본을 조사하는 경우 사용 예) 지역별 선호도조사, 지역별 판매량 점유율 조사, 서베이 조사 집단으로 구성된 조사 대상인 패널(Panel)에 대하여 여러 시점에 걸쳐 동 일한 현상에 대해 지속적으로 반복 측정하여 조사하는 방식으로, 횡단자 료와 시계열자료가 혼재되어 있으며 각 단점을 서로 보완하여 인과관계 를 명백히 규명할 수 있는 자료 예) TNS 뷰티패널, 한국노동패널(가구소비조사 등), 닐슨 가구패널 패널 자료 (Panel Data) 57
- 23. 인트렌치 - 엑셀을 활용한 데이터 분석 58 [자료의 측정] 자료 수집과 측정 측정은 관찰 대상이 가지고 있는 속성 값을 일정한 규칙으로 만들어진 도구(척도)를 통하여 기술적으로 수치를 부여하는 행위를 의미합니다. 조사대상선정 관심속성파악 수집방법 결정 측정 모집단 및 표본 선정 관심 대상 속성 정의 자료 수집 방법 선정 측정 도구 및 자료정리 자료 수집에서 측정에 대한 프레임워크 58