성공적인 데이터 분석 프로젝트를 위해서는 강력한 계획을 수립해야합니다. 데이터 분석 프로젝트 계획은 프로젝트의 많은 기본 요구 사항을 보여줍니다. 이 계획은 데이터 구조를 간략히 설명하고 연구 목적을 선언하며 데이터 소스를 설명하고 연구 수행에 사용 된 절차를 식별합니다. 계획 문서는 연구 분야의 감독자, 보조금 작가 및 전문가에게 연구의 방법과 목적을 보여주기 때문에 프로젝트의 중요한 부분이됩니다.
프로젝트 목적
데이터 분석 프로젝트 계획에는 프로젝트의 목표가 포함되어야합니다. 이 목표는 이해 관계자에게 계획의 목표와 데이터의 체계적인 분석이 밝혀야하는 것을 보여줍니다. 프로젝트의 목표는 "원자재 가격의 변화가 회사의 이익에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?"와 같은 특정 비즈니스 질문에 대한 답을 중심으로 회전해야합니다. 또는 "어떻게 소셜 미디어 게시물이 주가에 영향을 줍니까?"
데이터 소스
계획이 프로젝트의 목표를 수립 한 후에 계획에서 대답해야 할 다음 질문은 보고서에 사용될 데이터의 출처와 관련됩니다. 데이터 소스는 연간 수익이나 주가와 같이 객관적이거나 관측이나 의견과 같은 주관적인 데이터 소스 일 수 있습니다. 예를 들어 재무 데이터 분석 계획에서는 객관적인 데이터 소스를 자주 사용하고 마케팅 및 리더십 평가에서는 주관적인 데이터 소스를 더 많이 사용합니다.
컬렉션 메서드
또한 계획에는 데이터를 수집하는 데 사용 된 방법이 포함되어야합니다. 분석가는 회사의 연례 보고서, 업계 판매 수치 및 주가 기록에서 객관적인 데이터를 수집 할 수 있습니다. 주관적인 데이터를 수집하는 방법으로는 고객 설문 조사, 여론 조사 및 직접 대면 인터뷰가 있습니다. 계획에는 각 방법의 사용에 대한 이유와 그 방법을 사용하는 것이 프로젝트의 목표를 어떻게 충족시키는지를 보여 주어야합니다. 계획에 설명 된 방법이 프로젝트 목표와 일치하지 않을 경우 프로젝트는 작업을 완료하는 데 필요한 자원에 대한 승인을받지 못할 수 있습니다.
분석 방법
데이터 수집 작업이 완료되면 프로젝트의 다음 단계는 데이터를 분석하는 것입니다. 프로젝트 계획에는 데이터를 분석하는 데 사용 된 방법이 포함되어야합니다. 이러한 방법은 통계적 측정과 같은 정량적이거나 감정이나 느낌을 측정하는 것과 같은 정 성적 일 수 있습니다. 프로젝트의 목적은 종종 사용될 분석 방법의 특성을 지시합니다. 예를 들어, 신제품에 대한 고객 만족도를 측정하는 목적의 데이터 분석 프로젝트는 매출 증가와 같은 정량적 방법과 고객 설문 조사의 데이터와 같은 정 성적 방법을 모두 사용할 수 있습니다.
