소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
(내용 입력)
분석 실습을 위한 데이터를 외부(from 스터디장님) 에서 구글시트로 공유 받고 (Looker Studio)를 활용해 봅니다.
ㅁ 사용한 툴
Google Sheet (데이터)
Looker Studio (대시보드)
Chat GPT
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
(내용 입력)
공유 받은 데이터의 항목 수는 24개 입니다.
(행 51,000개 + )
(제품이름 3,700개 + )
(고객ID 17,000개 + )
(고객이름 790개 + )
주문날짜 (2012년도~ 2015년도)
배송날짜 (2012년도~ 2016년도)
ChatGPT에게 물어 봅니다.
이 데이터로 무엇을 분석할 수 있을까?
이 데이터로 무엇을 분석할 수 있을까?
ChatGPT가 보여 준 내용은 다음과 같습니다.
📦 [주문] 시트 분석 가능 항목
매출 및 수익 분석: 제품별, 지역별, 고객 세그먼트별 매출 및 수익 분석 가능
주문 트렌드: 월별·연도별 주문량 및 매출 추이, 시즌별 특성 파악
고객 분석: 고객 유형(일반, 홈오피스, 대기업 등)에 따른 구매 패턴
♻️ [반품] 시트 분석 가능 항목
반품율 계산: 지 역별, 제품 카테고리별 반품 비율
반품 관련 리스크 요인: 특정 배송 형태, 제품, 고객 유형에 따른 반품 경향 파악
👤 [인력] 시트 분석 가능 항목
지역별 인력 분포: 각 지역 담당자 수 및 배치
인력-성과 연결 분석 (주문 시트와 연결 시): 특정 인력 담당 지역의 매출 성과
📄 [Sheet1]
불완전한 데이터 정리 시트로 보이며 분석 대상에서 제외해도 무방함
추가로 진행할 수 있는 분석 방향은 아래와 같습니다:
제품 카테고리별 수익성 분석 (매출 vs 수익)
할인율과 수익 간 상관관계 분석
배송 형태별 수익성과 고객 만족도 간접 추정
주문 우선 순위에 따른 리드타임 비교
이 중에서 분석 타겟으로..
ㅁ 매출 및 수익 분석: 제품별, 지역별, 고객 세그먼트별 매출 및 수익 분석 가능
ㅁ 주문 트렌드: 월별·연도별 주문량 및 매출 추이, 시즌별 특성 파악
ㅁ 고객 분석: 고객 유형(일반, 홈오피스, 대기업 등)에 따른 구매 패턴이번에는 구글시트의 데이터를 이용해서 루커 스튜디오의 내용을 배치해 봅니다.
원하는 데이터 분석을 위해 (루커 스튜디오) 사용법을 ChatGPT에게 물어 봅니다.
답변 내용~
✅ 1단계: Google Sheets와 Looker Studio 연결하기
Looker Studio 열기 → https://lookerstudio.google.com
“+ 새 보고서” 클릭
데이터 소스 선택 > Google Sheets 클릭
global_superstore_2016_ko-kr의 사본 선택 > "주문" 시트 체크 > 연결
✅ 2단계: 데이터 구조 확인 및 기본 설정
오른쪽 "데이터" 패널에서 주요 필드 확인:
차원 (Dimensions): 제품 이름, 지역, 세그먼트, 시장, 국가 등
측정값 (Metrics): 매출, 수익, 할인, 배송 비용 등
✅ 3단계: 제품별 매출 & 수익 분석 시각화
● 막대 차트 추가 (제품 기준)
상단 메뉴에서 차트 추가 → 막대 차트 → 세로 막대형 차트 선택
차원: 제품 이름
측정값: 매출, 수익
정렬 기준: 매출 또는 수익 내림차순
스타일 탭에서 색상/범례 설정
✅ 4단계: 지역별 매출 & 수익 분석
● 도넛 차트 또는 지도 차트로 구성
차트 추가 → 도넛 차트
차원: 국가 또는 지역
측정값: 매출 또는 수익
🔹 또는 지도 차트를 사용하면 국가별 매출 분포 시각화 가능
→ 차원: 국가, 측정값: 매출
✅ 5단계: 고객 세그먼트별 분석
막대 또는 원형 차트 추가
차원: 세그먼트 (예: 일반 고객, 대기업, 홈 오피스)
측정값: 매출, 수익
✅ 6단계: 필터 추가하기 (대시보드 상단에 컨트롤)
차트 상단에 필터를 달아 원하는 조건만 분석 가능
컨트롤 추가 → 드롭다운 목록
필터 기준: 제품 이름, 지역, 세그먼트 등
✅ 7단계: 숫자 요약 카드로 KPI 강조
매출 총합, 수익 총합, 평균 수익 등을 숫자 카드로 강조
차트 추가 → 단일 값
측정값: 매출, 수익
사용자 지정 포맷 적용 (원 단위, 천 단위 콤마 등)하나 씩 따라해 보는데 ChatGPT 설명의 단어와 (Looker Studio)에서 보여주는 단어가 다른 게 있습니다. (예 : 차원. 측정값..)(Looker Studio)에서 데이터를 보여주는 화면이 바뀝니다.(의식하지 못한 상황에서 오른쪽을 데이터들이 터치 되었을지도..)
(루커 스튜디오)로 보는 중간 결과물입니다.
https://lookerstudio.google.com/reporting/1cf03645-7b24-4050-82f3-ce424fc87a42
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
도움이 필요한 부분이 있나요?
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
(내용 입력)
[좋은 데이터가 좋은 분석을 만든다]
[좋은 데이터가 좋은 분석을 만든다]
필요의 관점에서 목적 지향적 질문(항목)의 중요성을 배웁니다.
목적 : 의사결정 (비용절감, 매출증대)
원하는 목적에 부합하는 항목을 정하고.
데이터를 수집(축적)하고 분석한다.https://lookerstudio.google.com/reporting/8e9f754a-f4d1-43c5-931e-fb71e680e57c
도움 받은 글 (옵션)
참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.
(내용 입력)
ㅁ 미니 특강 by 스터디장님
ㅁ 미니 특강 by 버디님(이사벨언니), 디지털 리터러시 교수님.
의사결정을 위한 데이터스토리를 만드는 과정
1단계 : 데이터 스토리의 형성은 탐색적 데이터를 시각화를 사용하여 인사이트를 발견하는 것으로 시작.
2단계 : 의미있는 인사이트가 발견되면 설명적 데이터 시각화를 사용하여 스토리를 전달
분석의 4가지 종류
설명적 / 진단적 / 예측적 / 처방적
https://youtu.be/UcosBuIWaCo?si=V9jMcUtq1GbcGIZk
ht0tps://www.gpters.org/data-science/post/data-analysis-marketer-growth-glqsUqwjALDjzNQ
https://www.gpters.org/data-science/post/create-sales-analysis-dashboard-yiviNuGGfZK74p2
https://www.gpters.org/wealth/post/google-sheet-luccers-studio-XVBnzg7ClDsuwYE
https://www.gpters.org/data-science/post/google-sheet-luker-studio-fOMAJjtTR1HcN6Z