[실전 프로젝트] 아마존 데이터 속으로 떠나는 인사이트 모험3 -피드백

피드백

메인 튜터 : 양현승 튜터

[데이터 EDA 및 전처리]

EDA 부분에서 변수별 통계나 분포 자료가 있었으면 더 좋았을 것 같습니다. 전처리나 이상치처리 부분도 좋았습니다. 파생변수 부분은 다양한 방법을 시도해보시면 더 좋을 것 같아요.

 

[Tableau 대시보드 제작]

마케팅 대시보드, 고객 세분화 대시보드 아주 좋았어요. 마케팅 대시보드에서 repurchase period 밑에 주황색 바가 무엇을 의미하는지 모르겠습니다.

상단에 주요 지표들의 숫자를 보여주고 그 아래에 그래프 개형을 보여주는 부분도 좋았습니다. 단 total customer 그림도 월별누적값으로 보여주면 좋을 것 같아요. monthly order by category 부분은 다른 방안을 생각해보시면 좋겠습니다.

 

[결과 해석 및 보고]

주요지표 분석, 세분화 분석은 잘 만드신 대시보드가 있으니 추후 분석을 진행해보시고 각각 액션플랜에 근거가 되는 데이터를 기재해주시면 좋겠습니다.

앞서 대량 재고 관리군, 주기적 재고 관리군으로 구분한 부분이 좋았었는데 그 부분에 대한 인사이트와 액션플랜에서 논리가 조금 아쉽게 느껴졌습니다.

 

[총평]

고생 많으셨어요. 피드백 참고하셔서 보완하시면 더 좋을 것 같습니다.

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메인 튜터 : 박영선 튜터

[데이터 EDA 및 전처리]

데이터의 구조와 변수 유형을 잘 파악하셨고 데이터의 분포와 기술 통계도 잘 파악하셨습니다.

위 EDA 내용을 결과를 바탕으로 2018년 데이터는 제거하는 등의 활동도 잘 해주셨습니다.

Feature 엔지니어링 파트에서 가장 놀라운 부분은 카테고리 컬럼을 생성해낸 부분이었습니다.

카테고리가 주어지지 않았지만, 카테고리가 있어야 더 풍부한 데이터분석을 할 수 있는 데이터였는데 주어진 데이터만 사용하는 것이 아니라, 카테고리를 만들어냈다는 열정에 박수를 보냅니다.

 

[Tableau 대시보드 제작]

Monthly Orders by Category 그래프의 경우 버블 차트로 표현해 주신 것이 좋았습니다.

막대그래프로 했을 경우 중간에 있는 Average Sales, Average Margin 그래프와 겹치는 감이 있었을 것 같습니다.

더 나아가서 판매량이 많은 숫자와 적은 숫자의 색을 그라데이션 형식으로 다르게 칠했다면 보는 사람으로 하여금 그래프를 해석하기 더 쉬울 것 같습니다. 너무 잘 하셔서 이정도의 피드백 말고는 따로 드릴 것이 없습니다!

마케팅 대시보드, 고객 세분화 대시보드에서도 다양한 형태의 그래프를 적소에 사용해 많은 내용을 담은 것이 좋았습니다.

대시보드의 전체적인 구성도 좋았습니다. 매출 현황 대시보드의 경우 필요한 내용을 모두 담았으며 디자인적으로도 통일성이 있어 한눈에 보기 좋았습니다. 특히 Daily Sales 지표의 경우 평균을 나타내는 보조선까지 추가해 보는 사람으로 하려금 더 많은 인사이트를 얻을 수 있게 해주었습니다.

 

[결과 해석 및 보고]

지표도 ARPU, 재구매율, 재구매 기간을 지표로 선정하셨는데 지표 선정 이유도 잘 설명했고 각 지표에 따른 인사이트 및 액션 플랜도 잘 도출해 주셨습니다.

급등횟수와 급등량을 기준으로 재고 관리 상품을 세분화 한 것을 제안 한 것이 인상 깊었습니다.

데이터를 기반으로 인사이트를 도출하고, 액션 아이템을 제안한 아주 좋은 분석 결과라 생각됩니다.

또한 x축은 급등횟수, y축은 급등량인 그래프를 그림으로써 모든 사람들에게 이렇게 세분화할 수 밖에 없었다는 것을 납득시킬 수 있을 것으로 보입니다. (= 커뮤니케이션 스킬 우수)

지표도 ARPU, 재구매율, 재구매 기간을 지표로 선정하셨는데 지표 선정 이유도 잘 설명했고 각 지표에 따른 인사이트 및 액션 플랜도 잘 도출해 주셨습니다.

카테고리를 나눈 덕에 더 풍부한 데이터 분석을 도출해 낼 수 있었던 것 같습니다. 정말 고생하셨습니다!

 

[총평]

정말 고생많으셨습니다! 주어진 데이터만 이용해서 데이터 분석을 하는 것이 아니라 데이터를 기반으로 직접 데이터를 생성해서 풍부한 데이터 분석을 해주셔서 좋았습니다. 대시보드도 아주 주순급으로 만들어주신 것 같아 바로 실무에 투입되셔도 될 것 같습니다. 고생하셨습니다!

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서브 튜터 : 정현석 튜터

[데이터 EDA 및 전처리]

기술 통계 및 EDA 결과 기반으로 데이터를 제거하는 등 이유가 있는 EDA가 좋았습니다. 조금 추가하자면 EDA 진행시 분포등 데이터의 특성을 한번 보고 들어갔으면 더 좋았을거 같습니다.

 

[Tableau 대시보드 제작]

마케팅 현업에서도 바로 쓸수있는 구성이 좋았습니다. 고객 세분화 부분에서도 좋았고 , 보조선등 시각적으로 대시보드를 보는 사람들을 고려해서 그린것 같아서 구성이 잘되어 있구나 느꼈습니다. 그리고 지루하지 않게 여러 차트들을 활용해서 사용하신 부분이 인상적이였습니다. 고생하셨습니다.

 

[결과 해석 및 보고]

다양한 지표를 선정하고 선정 이유 및 인사이트 액션 플랜 수립 과정이 좋았던것 같습니다. EDA 부터 대시보드 제작까지 일관된 스토리 라인을 유지하면서 분석의 흐름을 잘 전달하신것 같습니다.

 

[총평]

고생하셨습니다. 앞으로도 이와 같이 마무리 프로젝트까지 화이팅입니다.