사람들의 배경지식, 경험, 신념 및 세계관은 데이터에 포함된 정보에 영향을 미칠 수 있다.
데이터 분석 전문가로서의 역할을 수행하면서 이러한 다양한 요인이 편견을 유발할 수 있는 방법을 고려해야 한다.
또한 데이터 전문가는 자신의 내린 가정을 파악해야 하는데,
사람들이 이 가정을 검토하지 않고도 사실이라고 믿을 수 있기 때문이다.
How can I identify assumptions?
- 내가 당연하게 여기는 건 무엇인가?
- 내가 하면 안 될 가정을 하고 있는 것인가?
- 가정이 타당한지 검증할 수 있는가?
가정에 대한 이러한 질문은 의사소통에 쉽게 적용될 수 있다.
정보가 없으면 이해의 공백을 가정으로 채우는 경향이 있다.
가정의 영향을 줄이는 가장 효과적인 방법은 적극적인 경청과 효과적인 질문을 연습하는 것이다.
Awareness of Data Limitations
데이터 한계가 있는지 식별하기 위한 질문
- 데이터가 완전한가? 이상치나 결측값이 없는가?
- 올바른 형식의 데이터셋인가?
- 데이터 분석을 수행하기 위한 모집단이나 샘플 집단의 크기가 충분가?
- 데이터셋이 편향되어 있는가?
- 데이터 수집할 때 개인의 사상이 들어있는가?
조직은 회사 전체의 데이터 자산을 관리하고 감독하는 책임을 공유한다.
일반적으로 이러한 책임은 데이터 관리의 일부이다.
데이터 분석 전문가로서 데이터 및 데이터 리소스에 대한 책임을 지게 되지만, 이는 공동의 책임이다.
대부분의 조직은 조직 전체에서 이러한 책임을 감독할 고위 관리자를 필요로 한다.
Sharing Findings
데이터 분석 결과를 공유하는 것은 결과, 개념, 용어 등의 의미를 더 많은 사용자에게 전달하는 것이다
분석 결과를 이해 관계자와 공유할 때 다음과 사례를 참고할 수 있다:
- 이해 관계자의 요구에 맞게 결과를 도출한다. 이 데이터가 목표 달성에 도움이 되는 이유를 설명한다.
- 가장 효과적인 시각화 및 대시보드를 결정한다. 어떤 데이터를 표시해야 하며, 이해 관계자가 이 데이터와 어떻게 상호 작용하기를 원하는지?
- 디자인은 간결하고 명료하게 정보를 전달할 수 있는 방안으로
- r가장 중요한 정보를 간결하고 알아보기 쉽게 전달해야 하지만, 그에 대한 상세 정보도 전달할 수 있어야 한다.
What should I keep in mind when I share results?
- 청중에게 가장 중요한 정보는 무엇인가?
- 사용했던 기술과, 소요된 시간을 가장 효과적으로 전달할 방안은 무엇인가?
- 요점을 효과적으로 전달하기 위해서는 무엇을 해야하는가?
Presentations
정보를 명확하고 효과적으로 제시하는 것이 데이터 과학자의 워크플로우의 핵심이다.
프레젠테이션과 관련된 커뮤니케이션 기술에는 프레젠테이션 구조, 슬라이드 디자인, 목소리 톤 및 전달하는 신체 언어 등이 포함된다.
Tips for presentations
- 발표 컨텐츠를 논리적으로 구조화하라
- 발표 슬라이드는 대본이 아니다. 이미지, 표, 그래프 등을 활용하여 전달력을 높여라.
- 데이터를 잠재적 청중을 고려하여 시각적으로 이해하기 쉽게 표현.
- 각 표나 그래프에는 명확한 하나의 포인트만 포함하는 것이 보기 좋다.
- 표나 그래프에 레이블링을 명확하게 해라
- 강조하고자 하는 부분을 명확하게 강조할 방법을 고민하라
- 각 표나 그래프의 제목을 명확하게 설정하여 이해하기 쉽게 표현하라.
탄탄한 프레젠테이션은 다른 사람들이 데이터 분석 결과를 이해하고 효과적으로 의사소통할 수 있도록 도와준다.