데이터로 세상을 보고 판단하여, 이를 설득의 근거로 삼아야 합니다.
데이터 없이 논쟁만 하고 있지는 않는지요?
데이터가 없어서 아무런 결정도 하지 못하고 시간만 흘려 보내고 있는 것은 아닌지요?
데이터를 들여다보는 순간, 그 동안 보지 못했던 팩트체크가 가능합니다.
데이터 분석을 통해 근거를 얻는 순간, 설득하기 위해 애쓰지 않아도 됩니다.
데이터가 대신 말하게 하십시오.
데이터가 설득을 합니다.
스스로 설득을 하는 데이터를 만들기 위해서는 분석이 필요합니다.
탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 살펴보면서 좋은 결과물을 찾아내거나 만들어 낼 수 있습니다.
간단하게 3가지 방법만 공유합니다.
1) 묶어서 비교
: 특정 기준을 대입하면서 해당 기준에 따라서 나뉘어진 group 간의 데이터 크기를 비교해 봅니다. 이러한 비교를 통해서 '차이'와 '동일'을 찾아낼 수 있습니다. 이것 만으로도 생각지도 못한 인사이트를 발굴 할 수 있으니 강력한 분석 방법입니다.
2) 패턴 찾기
: 반복되는 특정 유형이 패턴입니다. 흔하게는 경우의 수(보건의료에서는 환자수나 명세서 건수)가 많은 것도 패턴입니다. 그리고 잘 생각하지 못하는 것이 시계열에 따른 반복 패턴입니다. 시간(date & time) 데이터가 포함되지 않은 데이터는 4차원적 데이터가 되지 못합니다. 현실세계(Real-world)는 시간의 흐름이 있는 4차원 세계이니 데이터 분석에서도 시계열 값을 활용한다면 더욱 의미있는 결과를 도출할 가능성이 높아집니다.
3) 개별 데이터 살피기
: 데이터 분석은 빅데이터만 생각하지만... 디테일하게 하나 하나의 세세한 데이터를 연속적으로 살펴볼 필요가 있습니다. 이를 통해서 전체 데이터만으로는 절대 찾아내지 못했을 인사이트를 가지게 되는 경우가 많습니다. 즉, 숲과 나무를 번갈아 보면서 모두 봐야 한다는 것입니다.
데이터는 설득뿐 아니라 합리적인 협상의 기회를 제공합니다.
마법사가 아니라면 누구라도 데이터 분석을 하세요~ 근거 데이터 확보를 통해서 상처를 입지도 상처를 입히지도 않으면서 설득을 하시게 될 것입니다.
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