쉬운 디코딩 vs. 쉽지 않은 데이터 분석

S. Sadagopan 교수, 이사 – IIIT 방갈로르 작성. Sadagopan 교수는 데이터 분석의 UpGrad 및 IIIT-B PG 디플로마 프로그램의 전문가 패널에서 가장 경험이 풍부한 학자 중 한 명입니다.

전문 용어, 과장 광고, 수백만 루피로 지급되는 수백만 개의 다가오는 일자리에 대해 이야기하는 압도적인 마케팅 메시지에 혼란스러워하는 신진 분석 전문가로서 데이터 분석 교육의 "실제" 가치에 대해 명확하게 알아야 합니다. 다음은 몇 가지 정보입니다. 혼란을 줄이는 데 도움이 되었으면 합니다.

일부 똑똑한 사람들은 "분석적 사고"를 사용 하여 "놀라운 숫자"를 생각해낼 수 있습니다. 그것들은 매우 유용하지만 "직관적"이기 때문에 "가르칠" 수 없습니다.

예를 들어:

쉬운 분석

Data Insights로 ATM 사전 구성

“우리는 지구상에서 가장 빠른 ATM을 보유하고 있습니다.”

존경받는 은행을 주장했습니다. 그들을 위해 특별히 제작된 새로운 ATM을 구입했습니까? 안 돼요. 분석적 사고방식을 가진 어떤 똑똑한 직원은 사용자가 현금을 인출하기 위해 ATM에 가는 시간의 90%가 고정 금액, 예를 들어 5,000루피를 사용한다는 사실을 발견했습니다. 따라서 은행은 표준 화면 옵션(잔액 조회, 출금, 명세서 인쇄 등)을 다른 옵션을 포함하도록 재구성했습니다. 개별 고객의 과거 행동을 기반으로 XYZ 금액을 인출합니다.

이로써 ATM 운영의 한 단계를 절약할 수 있었습니다. 출금 옵션을 선택한 다음 출금 금액을 입력하는 대신 이제 시간을 절약할 수 있어 프로세스가 더 편리하고 직관적입니다. 그러나 실제로 현명한 움직임 은 다른 사람들도 따라할 수 있는 "Easy Analytics"로 알려진 것입니다. 사실, 다른 사람들은 3개월 이내에 복사했습니다!

날씨에 숨겨진 데이터

90년대에 스프레드시트 제품과 함께 사용되었던 샘플 데이터 세트에는 미국의 모든 주의 면적과 인구에 대한 데이터가 있었습니다. 인구 밀도(평방 킬로미터당 인구)를 계산하기 위해 스프레드시트의 공식 부분을 가르치는 연습도 있었습니다. 제곱킬로미터당 인구가 467명인 뉴저지가 가장 밀도가 높은 주입니다.

뉴저지에서 MBA 학생들을 가르치면서 한 인도 학생을 만났습니다. 한 인도 학생은 인구 밀도 측면에서 볼 때 뉴저지가 제곱킬로미터당 446명으로 인도보다 더 혼잡하다는 것을 알게 되었습니다! 한 국가를 국가와 비교하는 것은 다소 오해의 소지가 있지만 흥미로운 관찰입니다. 다시 한 번, "좋은" 관찰 로 이어지는 Easy Analytics 연습!

몇 가지 간단한 데이터 분석 연습은 일상적으로 수행할 수 있으며 놀라운 도구 덕분에 비교적 쉽게 수행할 수 있습니다.

B-School 구매 행동 디코딩

캠퍼스에 매장이 있는 인도의 B-School(캠퍼스는 도심에서 멀리 떨어져 있음) 일부 똑똑한 학생들은 캠퍼스 매장의 몇 년 간의 판매 데이터를 넣습니다 . 그들은 경이로운 컴퓨터 성능과 거의 바보에 가까운 분석 소프트웨어에 열광했습니다.

그러나 정말 놀라운 것은 8개의 품목이 연간 매출의 85%를 차지 한다는 것 입니다. 더 중요한 것은 이 8가지 품목이 1년 중 단 6일 만 에 소비되었다는 것입니다! 소수의 품목만이 빠르게 움직이는 품목이라는 것은 누구나 알고 있었지만, 이것의 정도(85%)나 강도(단 6일 만에 소비)는 알지 못했다.

학기의 처음 3일 동안 학생들은 한 학기 동안의 물품을 비축하게 됩니다! B-School은 학기 초에 단 2주 동안 임시 포장마차 를 유지하고 캠퍼스 상점을 폐쇄하기 위해 가까운 상점을 요청하는 것이 합리적이라는 것을 알았습니다 . 이를 통해 학생들에게 큰 불편을 주지 않으면서 유용한 공간과 비용을 절약할 수 있었습니다. 강력한 도구의 도움으로 수행된 Easy Analytics의 좋은 예입니다.

"쉽지 않은" 분석 에는 깊은 분석적 이해, 도구, '분석적 사고방식' 및 약간의 노력이 필요합니다. 다음은 두 가지 예입니다. 하나는 70년대로 돌아가고 다른 하나는 매우 최근에 발생했습니다.

쉽지 않은 분석

날까 말까 그것이 문제로다

오래 전에 American Airlines 는 모든 항공사 좌석을 관리하는 SABRE Airline Reservation 시스템 덕분에 계획된 항공사 좌석 초과 예약을 완료했습니다.
1년 내내 매일 매일 모든 항공편의 모든 구간에서 '빈 좌석' 및 '노쇼'에 대한 상세한 과거 데이터로 무장하고 항공사 좌석을 부패하기 쉬운 상품으로 모델링하여 American Airlines 는 항공기 활용도 를 향상시킬 수 있었습니다. 용량. 그들은 계획된 초과 예약을 통해 이를 수행했습니다. 즉, 예정된 취소 를 기반으로 좌석 수보다 더 많은 티켓을 판매했습니다 .

실제로 실제 좌석 수보다 더 많은 승객이 나타나면 아메리칸 항공은 다음 항공편(종종 무료)까지 승객을 태우고 필요한 경우 호텔 숙박을 돌보는 제안과 함께 특정 항공편의 여행을 포기하는 자원 봉사를 요청할 것입니다. 때때로 그들은 자원 봉사자에게 옵트 아웃하도록 현금 인센티브를 제공하기도 했습니다.

정교한 통계 및 운영 연구 모델링을 사용하여 American Airlines는 항공편이 가득 차고 전체 수용 인원보다 많은 승객의 실제 사고가 거의 0에 가까웠는지 확인했습니다. 사실, 많은 학생들이 인센티브를 받기 위해 그러한 사건을 기대하지만(사실 이 목록에 저를 포함시켜야 했습니다) 보상을 받는 경우는 거의 없었습니다!)

American Airlines가 실험으로 시작한 것은 수년에 걸쳐 업계의 표준 관행 이 되었습니다. 최근까지 엄청난 컴퓨팅 성능으로 무장한 잘 훈련된(종종 박사 학위 소지자) 분석가 팀이 이러한 분석 작업을 지속하기 위해 필요했습니다.

이제 R 프로그래밍 언어 및 상당한 시각화/그래픽 성능 을 갖춘 강력한 데스크톱 컴퓨터와 같은 차세대 소프트웨어 가 데이터 분석의 세계를 정말 빠르게 변화시키고 있습니다. 잘 훈련된 사람(더 이상 박사 학위가 필요하지 않음)이면 누구나 일류 분석 전문가가 될 수 있습니다.

가방에서 나온 택시

Uber는 데이터 분석의 힘이 잘 정립된 산업 을 어떻게 파괴할 수 있는지 보여주는 또 다른 예 입니다. Bangalore와 Ola Cabs의 택시는 Uber와 비슷합니다. 이러한 Taxi-App 회사(모바일 앱을 사용하여 택시를 부르고 상태를 모니터링하며 택시를 사용하고 지불함)는 함께 자동차 소유에서 주문형 자동차 사용으로 전환하도록 세계를 설득하려고 노력하고 있습니다.
2008년의 간단하지만 심도 있는 분석을 통해 Uber는 2025년까지 자동차 판매를 25% 줄이는 것에 대해 이야기하기 시작했습니다!
iPhone용 Uber 앱을 구축한 후 Uber 설립자는 샌프란시스코에 수백 명의 택시 고객과 그 지역에 수백 명의 택시 기사를 등록했습니다. 등록된 운전자는 고객을 맞이할 준비가 될 때마다 Uber 앱을 터치하기만 하면 됩니다. 마찬가지로 등록된 택시 고객은 택시를 찾을 때마다 Uber 앱을 터치하도록 요청했습니다.
인터넷에 연결된 전화(연결성), 모바일 앱(사용자 인터페이스), GPS(택시 및 최종 사용자 위치) 및 GIS(위치 세부정보) 덕분에 Uber는 택시 기사와 택시 사용자를 연결할 수 있었습니다.

실제 통찰력은 거의 90%의 시간에 택시 기사가 100미터 미만의 거리에서 고객을 찾았다는 것입니다! 같은 방식으로 거의 90%의 시간 동안 택시 사용자는 멀지 않은 시간에 잠재적인 운전자와 연결되었습니다.
불행히도 Uber 앱이 등장하기 전까지 라이더와 택시 기사는 이 정보를 알 방법이 없었습니다. 더 중요한 것은 둘 다 서로에게 다가갈 수 있는 방법이 없었다는 것입니다! 이 정보와 액세스 권한이 있으면 새로운 택시 호출 방식이 수립될 수 있습니다.

택시 예약을 위한 백엔드 소프트웨어, 지불 게이트웨이 및 모바일 지불 메커니즘 을 사용하면 훨씬 더 우수한 택시 서비스를 구축할 수 있습니다. 물론 집 근처에는 이 경험을 자동 인력거까지 확장하려는 Taxi-for-sure와 같은 더 나은 옵션이 있었습니다. 나머지는 그들이 말했듯이 "역사 속의 역사"입니다!

데이터 분석에 대한 심층 분석 과정은 이러한 영향력이 큰 응용 프로그램을 준비하는 데 도움이 됩니다. 쉽지는 않지만 케네디 전 미국 대통령의 말을 기억하십시오

"우리가 달에 가기로 선택한 이유는 쉽기 때문이 아니라 어렵기 때문입니다!"

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 인증 을 받으십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 통해 경력을 빠르게 추적하십시오.