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빅쿼리에서 데이터마트를 통해 어느정도 정제된 데이터를 사용하지 않고, 그 앞단의 보다 Raw 한 데이터를 살펴보게 되면 { } 와 [ ]  로 묶여있는 낯선 형태의 데이터를 자주 접하게 되는데요.이번 포스팅에서는 저렇게 묶여있는 JSON 형태의 데이터를 다루는 방법에 대해 살펴보려 합니다. 공식 문서는 링크에서 확인하실 수 있습니다! JSON functions  |  BigQuery  |  Google Cloudprojects.locations.transferConfigs.runs.transferLogscloud.google.com0. JSON....?먼저 JSON 데이터를 파싱하는 방법을 살펴보기 앞서 JSON 형식의 데이터는 어떻게 구성되고, 왜 사용하는지를 알아보고 시작합시다. 0.1. JSON 이..

이번 글은 최근 들어 삶을 살아감에 있어서 아주 중요한 부분이라고 생각이 되는 회복탄력성에 대한 생각을 담은 글입니다. 0. 회복탄력성이란?보통 회복탄력성이라는 것을 이렇게 정의하는 것 같습니다.회복탄력성 (Resilience) 크고 작은 다양한 역경과 시련과 실패에 대한 인식을 도약의 발판으로 삼아 더 높이 뛰어오를 수 있는 마음의 근력보통은 이 회복탄력성이라는 것은 후천적으로 키울 수 있다고 이야기를 합니다. 저는 사실 회복탄력성이라는 용어와 개념을 최근까지도 모르고 있었는데요. 제가 갑자기 이 회복탄력성에 관심을 가지게 된 계기는 최근들어 제가 스트레스에 취약한 사람이 된 것 같다는 생각 때문이었습니다. 그래서 여러 책을 읽고, 심리 상담도 받아보고, 유튜브 영상들을 찾아보는데 공통적으로 말하는 내..

이번 글은 약 6개월간 진행했던 글또 8기 및 지난 6개월을 회고하는 글입니다. 0. 들어가며 올해 2월쯤 글또 8기를 시작하며 다짐글을 썼었는데 벌써 이렇게 회고글을 쓰게 되었네요. 늘 하는 이야기지만 시간이 참 빠르게 지나감을 느낍니다. 이렇게 회고글을 쓰면서 6개월 전의 나와 지금의 내가 얼마나 달라졌는지 살펴보는 관점에서 이번 회고를 진행해보려 합니다. (지난 다짐글은 링크로 이동하시면 살펴볼 수 있습니다.) 1. 현재 나의 상태 글또 8기 다짐글을 작성할 때의 마음가짐은 아래와 같았습니다. 글또 8기 활동 시작 전 마음가짐 : 지쳐있는 몸과 마음을 다시 일으켜 앞으로 나아가야겠다. 글또 7기가 마무리될 때, 그리고 8기가 시작될 때까지도 제가 느끼던 저의 상태는 '지쳐있다'였습니다. 2022년 ..

이번에는 최근 진행했던 팀 워크샵에서의 기억이 좋아서 이렇게 글로써 정리해 보는 시간을 가져보려 합니다. 팀 문화를 만든다는 것은 결국 팀원 개개인이 서로를 배려해 주는 과정이라고 생각하는데요. 이렇게 서로를 배려하기 위한 방법 중 하나로 강점검사를 진행했고, 이 결과를 바탕으로 팀 내 그라운드룰을 만들었던 시간을 이야기해 보겠습니다. 0. 워크샵의 목적 이번 워크샵의 목적은 다음과 같았습니다. - 각자가 가지고 있는 강점을 스스로 인지한다. - 각자의 강점을 공유하여 서로의 특성을 파악한다. - 각자가 가진 강점으로부터 서로 다름을 인정하고 포용한다. 그리고 이렇게 워크샵을 진행하여 도출되길 기대했던 결과물은 이랬습니다. 팀원 개개인이 지닌 강점과 싫어하는 점을 공유하여 업무의 효율을 높이고, 서로의 ..

회사에서 분석가로서 업무를 진행하면 마주칠 수밖에 없는 업무 중 하나가 지표를 리포팅하는 업무라고 생각하는데요. 이번 포스팅에서는 지표를 리포팅하기 위해 대시보드용 데이터 마트를 만든 과정을 이야기해보려 합니다. 0. 대시보드(Dashboard)의 목적은?업무를 하다 보면 이런저런 대시보드가 사내 구성원들에게 공유되는 모습을 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 저의 경우엔 대시보드를 공급해 주는 입장이기 때문에 대시보드 생성 요청이 들어오면 몇 가지 생각을 하게 됩니다. 그리고 이 생각은 대시보드를 생성하는데 어느 정도 방향성을 잡아주기도 하죠. 저의 경우 '이 대시보드를 가지고 뭘 하고 싶은 걸까?'라는 생각을 먼저 하게 됩니다. 조금 더 상세히 내용을 풀어보면 이렇습니다. '특정 구좌에 노출되고 있..

이번 포스팅은 회사에서 업무 상 진행했던 회귀분석에 대한 이야기를 해보려 합니다. 회귀분석에 대한 개념 설명이나 검증방법과 같은 이론적인 부분은 거의 다루지 않을 예정이며, 그저 실무에서 어떻게 회귀분석이라는 개념을 엮어서 활용했는지에 대한 경험적인 내용만 담아볼 생각입니다. 0. 회귀분석이란?회귀분석은 기본적으로 통계학, 심리학, 경영학 등 다양한 학문에서 활용되고 배울 수 있는 통계적 기법입니다. 다양한 모델링 기법들이 존재하지만 회귀분석은 간단하게 변수와 변수 간의 관계를 확인할 수 있다는 장점이 있죠. 잘 아시겠지만 아주 간단하게 회귀분석에 대해서 설명을 하고 넘어가 보겠습니다.회귀분석 (Regression Analysis) - 독립변수들이 종속변수에 얼마나 영향을 미치는지를 파악하여 독립변수들의..

0. 들어가며저는 회사에서 분석가라는 직무를 가지고 근무하고 있는데요. 종종 분석을 잘하는 동료들을 보면서 '어떻게 저렇게 분석을 잘할까?'라는 생각을 합니다. 그래서 분석을 잘하는 사람들의 공통점을 한번 생각을 해봤습니다. 다양한 이유가 있겠지만 공통적으로는 분석을 함에 있어서 논리적으로 흐름을 가져간다는 점이 눈에 띄게 보였습니다. 그래서 '어떻게 논리력을 기를 수 있을까?'라는 생각을 하게 되었고, 생각해 보니 살아가면서 논리력을 기를 수 있는 방법을 기록한 책이나 강의를 한 번도 들어본 적 없다는 사실을 깨달았습니다. 그래서 찾아본 책이 바로 '로지컬씽킹'이라는 책이었는데요. 로지컬 씽킹 | 데루야 하나코 - 교보문고로지컬 씽킹 | 출간 즉시 학계와 대중의 돌풍을 일으킨 책! 일본 최고의 커뮤니케..

이번 글은 잠에 들기 전 문득 '왜 인생에서 고민이라는 것이 끝이 없을까?'라는 고민을 하다 흘러간 생각을 정리해 본 글입니다. 0. 고민이란?우선 고민에 대한 정의를 살펴보고 시작합시다.고민 (苦悶) - 쓸 고 / 답답할 민 - 마음속으로 괴로워하고 애를 태움정의만 봐도 쌉쌀한 것이 고민인데요. 슬프게도 우리는 살면서 끊임없는 고민을 하면서 살아갑니다. 저 같은 경우에는 아침마다 이런 자잘한 고민들을 합니다.오늘은 무슨 옷을 입을까?출근할 때 2호선을 탈까.. 9호선을 탈까?오늘 점심은 뭘 먹을까?오늘은 커피를 한 잔 마실까 말까?오늘 저녁은 뭐 먹지?오늘은 달리기를 하러 나갈까?그런데 이런 자잘한 고민들을 제외한다고 하더라도, 저는 지금껏 한 번도 고민이 없었던 삶의 시기가 없었다는 생각을 합니다. ..

0. 들어가며얼마 전 회사에서 공급사를 상세하게 분석한 공급사 분석 리포트 작업을 진행했었습니다. 그리고 분석 리포트 작업을 하다 보니 아래와 같이 여러 가지 생각이 들었습니다.- 새로운 것을 해본다는 것에 대한 흥미로움 - 분석의 관점을 알려주고 피드백을 해주는 시니어가 있다는 것에 대한 감사함 - 하나의 공급사를 깊게 분석하는 부분에서의 미숙함, 그로부터 오는 아쉬움이러한 감정들을 느끼다 보니 이 분석에 대한 회고가 필요하다는 생각이 들었습니다. 회고의 목적은 단순합니다. 다음번에 유사한 작업을 하게 되면 이전의 경험을 발판 삼아 시행착오를 줄이면서 더 분석을 잘하기 위함이죠. 그래서 이 목적을 달성하기 위해서 이번 포스팅에서는 아래와 같은 흐름을 따라 진행해보려 합니다.1. 어떤 과정을 따라서 분석..

이번 포스팅은 빅쿼리에서 날짜 및 시간 함수를 다루는 기본적인 개념 및 방법들에 대해 정리한 내용을 담았습니다. 0. 들어가며 SQL을 다루는 다양한 DMBS가 존재하고 요즘 들어 빅쿼리를 사용하는 회사가 늘어나고 있는데요. 저도 재직 중인 회사에서 빅쿼리를 도입하게 되어 처음으로 빅쿼리를 다뤄보게 되었습니다. 그런데 지금까지 몇 가지 DBMS를 사용해 봤지만 빅쿼리는 유달리 날짜 및 시간을 다루는 부분에 민감한(?) 느낌이 들더라구요. 그래서 이번 포스팅에서는 빅쿼리에서의 날짜 및 시간 타입을 정리해 보고, 날짜 및 시간을 다루는 방법에 대해서 살펴볼 예정입니다. 1. 빅쿼리에서의 날짜/시간 데이터 타입 우선 날짜/시간 함수를 다루기 전에 결국 날짜/시간도 숫자로 이루어져 있으니, 빅쿼리에서 숫자와 관..

안녕하세요. 저는 이 블로그를 운영하고 있는 주인입니다! 궁금해할 사람이 없겠지만 '얘는 뭔데 이런 블로그를 운영하고 있지?'라는 궁금증 해소를 위해 저라는 사람을 편안하게 소개해보려 합니다. 저는 데이터 분석가라는 직무를 가지고 2020년 4월부터 회사를 다니고 있습니다. 벌써 3년이 지났고 그 시간동안 한 번의 이직을 했습니다. 고등학교 시절, '서울로 대학을 가면 서울에서 사투리를 쓰고 다녀야지!'라는 로망이 있었습니다. 비록 부산으로 대학을 갔지만, 어쩌다 보니 서울에서 일을 하게 되어 그 로망을 뒤늦게 실현 중입니다. MBTI 검사를 해보면 ISTP 가 나옵니다. 다른 사람에게 크게 관심이 없는 무심한 사람이라는 말을 듣지만, 스스로는 내가 아껴주고 싶은 사람에게만 관심을 가지는 선택과 집중을 ..

이번 포스팅은 업무를 하며 여러 지표들을 접하고 고민하는 과정들을 잊지 않기 위해 정리한 경험 정리글입니다. 포스팅을 읽다 더 좋은 관점이나 방법이 있으시다면 언제든 댓글 부탁드립니다 :) 0. 지표들을 처음 접했을 때 사내에서 활용되는 다양한 지표들을 처음 접했을 때 사실 당황스러움을 느꼈습니다. 당황스러움을 느꼈던 포인트는 크게 2가지였는데요. 1. 지표의 종류가 너무 많다. 2. 지표의 개념이 너무 낯설다. 이 두 가지의 허들이 있다 보니 분석을 위해 지표를 제대로 활용하기는 커녕 그저 지표를 바라보기만 했던 것 같습니다. 예를 들면, 월별 재구매율 추이가 늘어나고 있는 데이터를 봤을 때, 그저 '재구매율이 높아졌네' 라고만 생각을 했습니다. 다시 말하면, '재구매율이라고 적혀있는 지표에 숫자들이 ..