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분석이 부족한 게 아니라,
질문이 약한 경우가 더 많습니다.
데이터를 잘 다루는 사람과
데이터에 끌려다니는 사람의 차이는
"어떤 질문을 던지는가"에 달려 있습니다.
SQL을 잘 쓰고, 시각화를 잘한다고
데이터를 ‘이해했다’고 할 수는 없습니다.
진짜 중요한 건,
그 숫자 뒤에 있는 구조와 원인을 파악할 수 있는 사고력입니다.
1. 데이터를 ‘결과’가 아닌 ‘사고 도구’로 써야 한다
많은 보고서가 이렇게 시작합니다.
- “전월 대비 25% 증가”
- “DAU는 2만 명을 넘었고…”
- “A/B 테스트에서 B안이 우세함”
그러나 이건 '팩트'일 뿐입니다.
진짜 데이터 기반 사고는
- “왜 증가했는가?”
- “의도한 변화였는가?”
- “앞으로 어떤 액션이 필요한가?”
를 끝까지 따라가는 힘입니다.
2. 숫자 하나에도 구조가 있다
전환율 3.5%라는 숫자가 있습니다.
이 숫자를 구조화해 보면 이렇게 나뉩니다:
- 전체 방문자 수
- 특정 유입 경로 비중
- 페이지별 이탈률
- 클릭 이후 행동 전환률
- 결제 조건과 장애 요소
이처럼 숫자 하나가 여러 변수의 결과물일 때,
그걸 뜯어보고 연결하는 습관이 데이터 사고입니다.
“숫자는 항상 ‘결과’입니다.
사고법은 그 원인을 거슬러 올라가는 길입니다.”
3. 데이터는 ‘해석’보다 ‘정의’가 더 중요하다
이탈률이 높다고 했을 때,
‘이탈’은 어떤 상태를 말하나요?
- 마지막 행동 이후 7일 미접속?
- 장바구니 이탈?
- 미결제 상태 유지?
정의가 다르면 해석도 전혀 달라집니다.
그래서 데이터를 쓰는 사람은,
먼저 단어와 개념을 정의할 수 있어야 합니다.
4. 인사이트는 단순한 차이가 아니라, 행동을 유도하는 통찰이다
이해하기 쉬운 예:
- ❌ “A안이 3% 더 높았습니다.”
- ✅ “A안은 가격이 먼저 보여서 구매전환에 영향을 줬습니다. 유사한 제품군에도 적용 가능할 수 있습니다.”
데이터 사고는 ‘그래서?’를 반복합니다.
- “그래서 우리는 뭘 바꿀 수 있나요?”
- “그래서 어떤 고객에게 적용되나요?”
- “그래서 이걸 확신할 수 있나요?”
✍ 사고력을 높이는 질문 프레임 3가지
- 왜 이런 결과가 나왔을까? (원인 구조화)
- 그렇다면 어떤 가설이 가능한가? (사고 실험)
- 이걸 어떻게 검증할 수 있을까? (데이터화)
이 3단계를 꾸준히 반복하면
데이터는 단순한 수치가 아니라
논리적 사고를 강화하는 훈련장이 됩니다.
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