[Article Study ⑨] 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법

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사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT

 

• 요약 :

정량적 경험 데이터 분석 - 통계분석

 

 

1)기술통계

 

-수집된 데이터의 특성을 파악하는데 활용. (빈도, 평균)

• 범주형 데이터: 선호하는 디자인 타입이나 과제 성공여부 등의 데이터를 분석해서 통계값 구할 수 있음

-파이차트, 누적 막대그래프

: 주로 백분율로 분석해 사용자의 행동이 어느 영역에 많이 분포되는지 확인

: 원그래프나 누적 막대그래프로 시각화해 경향성 한눈에 파악

 (**원 그래프** - 전체 참가자의 특정한 행동이 전체 행동에서 차지하는 비율 직관적 시각화)

 (**누적 막대그래프** - 각각의 막개 형태 내에서 전체 행동 중 특정한 행동이 차지하는 비율 시각화, 데이터 집합 가지고 있을 경우 효과적)

• 수치형 데이터: 만족도나 수행시간 등 분석하여 평균이나 표준편차와 같은 통계 값 구할 수 있음

-막대그래프와 선 그래프

: 주로 평균으로 분석해 사용자의 행동이 어디서 더 많이 발생하는지 확인

: 막대그래프나 선그래프 활용

(**막대그래프**: 디자인 컨셉이나 테스크 같이 분리된 카테고리에 대한 연속적인 값 (만족도, 시간, 에러 수 등) 표현하고자 할 때 효과적)

 (**선그래프** - 연속성 속성의 카테고리 (연령대, 태스크, 여정의 단계) 에 효과적으로 활용. 여러 개의 번주일 때 비교, 각 카테고리의 변화 함께 확인가능)

• 방사형 그래프와 산점도: 특정 대상에 대해 여러 평가 항목들로 비교해 전체적인 경향을 유추하고 싶을 때 활용.

 

2)추론통계

 

-표본을 통해 모집단을 추론하거나 가설을 검정하기 위한 방법

-(t검정, 분산분석(ANOVA)) : 집단 간의 차이를 밝히는 분석방법

: 통계적으로 유의미한 것인지 살펴보기 위해 p-value 확인 (p-value 가 유의수준인 0.05 보다 낮으면 유의미한 결과)

 

-(상관분석, 회귀분석): 변수들 간의 연관성을 파악하는 분석방법

: 상관계수인 r 은 변수들 간의 관계가 긍정 또는 부정적인지 얼마만큼 연관되는지 나타냄.

• 주요 포인트 : 객관적인 의사결정을 도와주는 정량적 데이터를 수집된 기술의 특성을 파악하는 기술통계와 수집된 데이터의 가설을 검증하는 추론통계를 통해 분석하고 그래프와 분석을 통해 시각화한다.

• 핵심 개념 :

- 기술통계: 수집된 데이터의 특성을 파악하기 위해 활용

 

- 추론통계: 샘플을 통해 모집단을 추론하거나 가설을 검정하기 위해 활용 (좀더 고도화된 분석이 필요한 경우)

  - 모집단: 전체 사용자 집단

  - 표본: 사용자 조사의 참가자

  - 정규분포: 전체 사용자와 같이 많은 수의 사용자의 특성을 분포로 나타내면 평균을 중심으로 좌우대칭의 종 모양의 분포.

    : 이런 경우, 일반적인 통계분석 방법인 모수 통계를 진행. 통상적으로 30명 이상의 참가자가 모집되면 정규성을 가정하고 추론 통계를 진행. 좋은 데이터 분석이란, 데이터가 제공하는 객관성과 함께 해석하는 사람의 직관이 함께 요구됨.

 

• 실무 적용 : 추론통계

(심리학적 실험설계방법, 통계분석 등 전문적 지식, SPSS, SAS와 같은 통계전용 분석 툴 활용 기술의 습득 필요)

(분석 결과를 해석하고 인사이트 도출은 가능)

(그래프- 데이터 왜곡 발생 주의,

통계적 유의성 및 디자인 의사결정 - 데이터가 제공하는 객관성과 함께 해석하는 사람의 직관이 함께 요구됨.

• 관련 사례 :
  • 추론통계 - 전 직원 대상 직무 만족도 조사 (시간 비용 문제로 전체 직원의 10% 무작위로 선택 표본 조사 실시)
  • https://brunch.co.kr/@6cc79494dcf3410/8
• 가상 시나리오 :