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데이터 분석 전문가의 작업 과정
1. Start with a question
2. Guess at a pattern
3. Gather observations and use them to generate a hypothesis
4. Use real-world evidence to judge the hypothesis
5. Collaborate early and often with customers and subject matter experts along the way
자신이 수행한 데이터 분석 내용을 공유할 떼 다양한 자료를 집계해서 쭉 나열만 하고 본인의 생각이나 가설을 제시하지 못하는 경우가 많다.
그러나 데이터 분석에서 가장 중요한 것은 가설을 세우고 이를 검증하는 작업이다.
가설과 검증이 빠진 자료 집계는 비유하자면 프로그래밍이 아니라 그냥 소스 타이핑임.
-> 가설을 수립하게 되면 이후 이 가설을 검증하기 위해 관련된 증거를 찾기 위한 상세 분석, 모델링 검증을 하는 것.
결국 실전에서 경쟁력 있는 데이터 분석가가 되려면, 데이터를 다루는 스킬도 뛰어나야 하지만 적절한 가설을 수립하고 이를 논리적으로 검증하는 능력이 얼마나 뛰어난지에 달려 있다고 생각.
가장 중요한 포인트.
-> 가설 수립 후, 가설을 검증하기 위한 증거 데이터 혹은 모델링을 통한 검증을 논리적으로 잘 풀어나기
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