마케터를 위한 데이터 분석 기초
데이터 분석 기초는 업무 숫자를 모으고 읽고 설명해야 하는 분을 위한 코스입니다. 통계를 전공하지 않아도 가상 자료로 계산하고 원본과 비교하면서 시작할 수 있습니다.
평균이 같아도 값이 퍼진 모양은 다를 수 있고, 구매 건수가 늘어도 방문자 대비 구매율은 낮아질 수 있습니다. 계산만 익히기보다 무엇을 어떤 조건으로 집계했는지 말할 수 있도록 연습합니다.
🧭 처음 시작하는 순서
- 데이터 분석과 데이터 리터러시에서 같은 표의 건수와 비율을 구분합니다.
- 평균과 중앙값, 표준편차에서 같은 자료를 여러 값으로 요약합니다.
- 사용자, 세션과 이벤트를 읽은 뒤 GA4와 GTM, UTM으로 수집과 집계 조건을 연결합니다.
- 상관관계와 회귀분석, AB 테스트에서 무엇을 결론 낼 수 있고 무엇은 추가 확인이 필요한지 구분합니다. 설문 점수를 다룬다면 NPS도 읽습니다.
- SQL, ETL과 BigQuery로 자료를 조회하고 정리한 뒤 대시보드로 설명합니다.
한 번에 모두 끝낼 필요는 없습니다. 업무에서 만난 질문이 있다면 관련 편부터 읽고 모르는 용어는 앞 단계의 글로 돌아갑니다.
📚 다루는 개념 16가지
- 질문과 자료 확인: 데이터 분석, 데이터 리터러시
- 행동 수집과 구분: GA4, GTM, UTM, 사용자와 세션 및 이벤트
- 값 비교와 해석: 평균과 중앙값, 표준편차, 상관관계와 회귀분석, AB 테스트, NPS
- 조회와 정리: SQL, ETL, BigQuery
- 화면으로 설명하기: 대시보드, 태블로와 루커 스튜디오
NPS는 추천 의향 설문을 요약한 점수입니다. 실제 추천 행동이나 매출과 같은 값으로 해석하지 않는 연습을 합니다.
🧰 준비할 것과 도구 조건
종이나 메모장과 계산기로 시작할 수 있습니다. 평균과 표준편차의 함수 연습에는 스프레드시트를 사용합니다.
| 연습 | 필요한 것 | 처음 확인할 결과 |
|---|---|---|
| 작은 표의 계산과 해석 | 종이, 메모장이나 계산기 | 원본과 같은 건수 및 합계 |
| SQL | 웹 브라우저 | 가상 주문 3건의 채널별 집계 |
| GA4 데모 | Google 계정 | 속성, 기간과 이벤트 수의 의미 |
| BigQuery 샌드박스 | Google 계정과 연습용 프로젝트 | 가상 이벤트 3건의 집계 |
| 시각화 도구의 첫 표 | Google 계정과 가상 시트 | 검색 15, 이메일 20의 합계 |
| GTM 실제 미리보기 | 연습용 사이트와 설치 및 권한 | 성공과 실패에 맞는 태그 실행 및 수신 |
GTM은 설치 없이 세 역할을 구분하는 메모 연습부터 할 수 있습니다. 회사 자료를 연결하는 단계는 각 글의 권한, 보관과 비용 조건을 확인한 뒤 진행합니다. SQL과 BigQuery 편에는 실행할 코드가 있으며 다른 편은 작은 표와 개념 중심입니다.
✅ 혼자 다시 해 볼 수 있는지 확인하기
각 글의 첫 예제를 수행한 뒤 한 값이나 조건을 바꿔 봅니다. 오늘은 한 편의 예제를 끝내고 다음 번에 같은 연습을 설명 없이 다시 해 봐도 됩니다. 다시 계산하기 전에 결과가 어떻게 달라질지 예상하고 실제 값과 비교합니다.
결과가 다르면 원본 값, 기간과 분모, 수식 또는 실행한 코드 순서로 확인합니다. 화면의 숫자가 같더라도 수집이 멈춘 것인지 실제 변화가 없는 것인지는 따로 구분합니다.
표나 코드가 없는 개념 편은 제시된 사례를 분류하고 그 이유를 설명합니다.
완료 기준은 무엇을 계산했는지, 원본과 어떻게 대조했는지, 이 값만으로 말할 수 없는 것은 무엇인지 설명하는 것입니다.
❓ 자주 묻는 질문
통계를 전혀 모르는데 시작할 수 있나요?
작은 숫자 예제로 시작합니다. 평균과 중앙값을 먼저 계산하고, 값의 퍼짐을 설명할 필요가 생기면 표준편차로 넘어갑니다. AB 테스트는 두 비율이 다르다는 사실과 그 차이를 해석하는 절차를 구분합니다.
GA4를 쓰지 않아도 도움이 되나요?
계산과 집계 기준을 확인하는 연습은 다른 도구의 자료에도 적용할 수 있습니다. 다만 세션과 사용자 정의는 도구마다 다를 수 있습니다. GA4 편은 공식 데모로 연습할 수 있고 자신의 사이트를 연결하지 않아도 됩니다.
SQL과 BigQuery를 모두 먼저 익혀야 하나요?
그럴 필요는 없습니다. 기존 보고서로 답하기 어려운 질문을 직접 조회할 때 읽어도 됩니다. SQL의 계정 없는 연습을 먼저 마치면 BigQuery의 첫 집계를 이해하기 쉽습니다.
🔗 함께 보는 코스
- 디지털 마케팅 핵심 용어: 광고비, 클릭과 구매 지표의 계산식을 연습합니다.
- 마케팅 전략 프레임워크: 목표에 맞는 KPI와 OKR을 정할 때 참고합니다.
세 줄로 먼저 읽기
이번 방문에서 한 편은 바로 볼 수 있습니다.
데이터 분석 뜻과 방법, 절차 4단계
데이터 분석은 자료를 모으고 정리하고 해석해 질문에 답하거나 새로운 질문을 찾는 일입니다. 확인한 사실과 추정을 구분해 다음에 확인하거나 실행할 일을 정합니다.
데이터 리터러시 뜻과 숫자 읽는 법
데이터 리터러시는 자료를 읽고 집계 기준과 한계를 확인해 판단하고 설명하는 능력입니다. 숫자의 정의, 기간, 분모를 원래 건수와 함께 확인하는 것부터 시작할 수 있습니다.
대시보드 뜻과 구성 요소
대시보드는 필요한 지표와 비교 기준을 모아 상태를 반복해서 확인하는 화면입니다. 어떤 질문에 답할지 정하고 지표의 정의와 기간, 출처 및 마지막 갱신 시각을 함께 표시합니다.
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UTM 뜻과 파라미터 5가지 항목
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GA4의 사용자는 식별 기준으로 구분한 이용자이고, 세션은 일정 시간 동안의 활동 묶음이며, 이벤트는 수집된 행동이나 상태의 기록입니다. 실제 사람 수와 사용자 수가 언제나 일치하는 것은 아닙니다.
평균과 중앙값 차이와 구하는 법
평균은 모든 값을 더해 개수로 나눈 값이고, 중앙값은 값을 크기순으로 늘어놓았을 때 한가운데 오는 값입니다. 주문 금액처럼 큰 값 몇 건이 섞이는 자료에서는 두 숫자가 크게 벌어집니다.
표준편차 뜻과 구하는 법
표준편차는 값들이 평균에서 얼마나 떨어져 흩어져 있는지를 하나의 숫자로 나타낸 값입니다. 작으면 값들이 평균 가까이 모여 있고, 크면 멀리 퍼져 있다는 뜻입니다.
상관관계와 회귀분석 뜻과 차이
상관관계는 두 값이 함께 변하는 관계이고, 회귀분석은 값들 사이의 관계를 식으로 나타내는 방법입니다. 이 글의 피어슨 상관계수와 단순 선형회귀는 직선 관계를 다루며 계산만으로 원인을 증명하지 않습니다.
AB 테스트 뜻과 방법, p값과 표본 크기
AB 테스트는 대상을 무작위로 두 집단에 나누어 서로 다른 안을 적용하고 정한 지표를 비교하는 실험입니다. 처음에는 한 요소만 바꿔 차이를 이해하기 쉽게 설계합니다.
ETL 뜻과 데이터 웨어하우스, 레이크 차이
ETL은 흩어진 곳에서 데이터를 꺼내고(Extract) 쓸 수 있는 모양으로 바꾸고(Transform) 모아 두는 곳에 넣는(Load) 세 단계를 가리키는 말입니다. 광고 계정에서 성과를 내려받아 열을 맞추고 시트에 붙여 넣는 일이 바로 이 세 단계입니다.
빅쿼리(BigQuery) 뜻과 GA4 연동
빅쿼리(BigQuery)는 데이터를 저장하고 SQL로 조회하는 구글의 데이터 웨어하우스 서비스입니다. GA4에서 내보낸 이벤트나 다른 업무 자료를 함께 분석할 수 있습니다.
SQL 기초 문법과 마케터가 쓰는 쿼리 예시
SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스의 자료를 조회하고 다루는 언어입니다. 이 글에서는 원본 값을 바꾸지 않고 조건에 맞는 행을 고르고 집계하는 SELECT 문부터 익힙니다.
태블로와 루커 스튜디오 차이와 고르는 법
태블로와 루커 스튜디오는 흩어져 있는 데이터를 연결해 표와 차트로 만들고 여러 사람이 같은 화면으로 보게 해 주는 시각화 도구입니다. 원본 파일이나 서비스에 연결하고 필요한 권한을 가진 사람에게 보고서를 공유할 수 있습니다.
NPS(순추천지수) 뜻과 계산 방법
NPS(Net Promoter Score, 순추천지수)는 이 서비스를 주변에 권할 생각이 얼마나 있는지를 0에서 10까지로 물어 그 응답을 하나의 점수로 바꾼 지표입니다. 추천군 비율에서 비추천군 비율을 뺀 값이라 결과가 -100에서 100 사이로 나옵니다.

