데이터 분석가를 위한 AI

원본 데이터에서 신뢰할 수 있는 인사이트로 나아갑니다. 유사 중복값, 결측값, 잘못된 타임스탬프 등 데이터 품질 문제를 검토하고, AI를 실행자이자 조언자로 활용해 원본 필드를 보강합니다. 이후 추세, 분포, 차이, 이상값을 분석해 가치 있는 인사이트를 발굴하고, 이해관계자에게 전달하기 전에 각각을 검증합니다.

분석 결과를 설득력 있는 대시보드와 스토리로 전달하는 방법을 배웁니다. 대시보드 설계와 프로토타이핑에 걸리는 시간을 몇 주에서 단 하루 오후로 단축하고, 대상 청중과 결정 상황에 맞게 데이터 스토리를 조정합니다. 또한 S.P.O.T. 검증 프레임워크를 활용해 겉보기에는 완성도 높지만 실제로는 잘못된 결과물을 걸러냅니다.

미국 소매 체인 Board and Beyond를 대상으로 AI 중심의 완전한 분석을 수행합니다. 데이터 품질을 감사하고, 카테고리 매니저에게 실질적으로 유용한 보강 항목을 파악하며, 핵심 인사이트를 발굴하고 검증합니다. 이를 바탕으로 사업 확장 의사결정을 뒷받침하는 대시보드를 구축하고, 리더십에 전달할 한 문단짜리 스토리를 작성합니다.