데이터로 "왜"를 찾는 법 | 프로덕트 분석 커리어 / 데이터 리터러시 / 바이브코딩

이런 분들께 추천드려요

데이터 분석가 (취준/현직)

• 취업·이직을 준비 중인데 포트폴리오나 면접이 고민인 분
• SQL은 쓰는데 "분석"을 어떻게 해야 할지 모르겠는 분
• A/B 테스트 설계나 해석이 어려운 분
• 프로덕트 분석이 뭔지, 일반 분석과 뭐가 다른지 궁금한 분

PM / PO / 기획자 / UX 리서처 / 디자이너

• 데이터 분석가에게 뭘 요청해야 할지 모르겠는 분
• A/B 테스트 결과를 직접 해석하고 싶은 분
• 데이터 기반 의사결정을 더 잘하고 싶은 분
• 지표 설정이나 데이터 해석이 어려운 분

비개발 직군 누구나

• 데이터 리터러시를 높이고 싶은 분
• AI 도구(Claude, Cursor 등)를 실무에 써보고 싶은 분

멘토 소개

12년차 데이터 분석가입니다. IT 대기업(네카라쿠배)에서 프로덕트 분석을 해왔어요.

제가 해온 분석은 **"숫자를 보여주는 것"이 아니라 "왜 그런지 찾아내는 것"**입니다.

• 몇 주간 미해결이던 GMV 하락 원인을 찾아내 해결책을 제안했고
• A/B 테스트에서 가설 자체가 틀렸음을 증명하고 새로운 솔루션으로 성공시켰고
• 요청받은 분석 외에 "이것도 보셔야 할 것 같아요"라며 팀이 놓친 인사이트를 먼저 찾아내서 제안해왔습니다

PM, 디자이너, 엔지니어 등 다양한 직군과 협업하면서 "데이터 분석가에게 뭘 어떻게 요청해야 하는지", **"분석 결과를 어떻게 해석하고 의사결정에 쓰는지"**에 대한 고민을 많이 들어왔어요. 데이터 분석가가 아니어도 데이터를 더 잘 활용하고 싶은 분들께 도움을 드릴 수 있습니다.

최근에는 비개발자를 위한 AI 도구 활용에 관심이 많습니다.
사내에서 데이터 분석가 대상 AI 협업 교육을 진행했고, 비개발자도 AI와 함께 자기만의 도구를 만들 수 있도록 돕고 싶어요.

이런 이야기 나눌 수 있어요

데이터 분석가 대상

• 커리어 (취업, 이직, 포트폴리오, 면접)
• SQL 기반 데이터 분석, EDA
• A/B 테스트 설계와 해석
• 프로덕트 분석이란 무엇인가

PM / 기획자 / 디자이너 / 비데이터 직군 대상

• 데이터 분석가와 효과적으로 협업하는 법
• 분석 요청 잘 하는 법, 결과 해석하는 법
• 지표 설정과 데이터 기반 의사결정
• 데이터 리터러시 기초

누구나

• 비개발자를 위한 AI 활용 (바이브 코딩)