[데이터 분석] 데이터분석가로서 업무 과장, 경험, 배움 공유

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데이터분석가로서 업무 과정과 경험, 배움을 공유합니다 | 우아한형제들 기술블로그

 

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저자: 우아한 형제들 기술 블로그

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핵심 내용 요약

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우아한형제들 데이터 분석가의 업무: AI 추천 시스템부터 비용 최적화까지

오늘 소개할 포스팅은 우아한형제들의 한 데이터 분석가가 자신의 업무 과정, 경험, 그리고 배운 점들을 공유하는 내용입니다. 이 글은 데이터 분석가가 실제 서비스 개선과 비용 효율화에 어떻게 기여하는지 두 가지 주요 프로젝트를 통해 설명합니다.

데이터 분석가의 핵심 역할과 프로젝트

우아한형제들에서 데이터 분석가는 다양한 프로젝트에 참여하여 데이터 기반의 의사결정을 돕습니다. 포스팅에서는 다음 두 가지 프로젝트 사례를 중심으로 설명합니다.

1. AI 추천 배차 성능 측정 및 분석: AI 추천 배차 시스템의 성능을 측정하고 개선하는 프로젝트입니다.
2. B마트 주문/접수량 예측을 통한 비용 최적화: B마트의 주문 및 접수량을 예측하여 운영 비용을 최적화하는 프로젝트입니다.

프로젝트 1: AI 추천 배차 시스템 성능 개선

AI 추천 배차 시스템 개선 프로젝트에서는 **린 스타트업 프로세스(Build, Measure, Learn)**가 적용되었습니다. 특히 '측정(Measure)' 단계에 중점을 두었는데, 시스템 성능을 측정하기 위한 대시보드를 구축하고, 이를 통해 트렌드와 상관관계를 파악하여 의사결정에 활용했습니다. 표준화된 지표와 공식의 중요성이 강조되었으며, KPI 및 지표 대시보드는 Redash를 활용하여 구축되었습니다.

프로젝트 2: B마트 비용 최적화를 위한 예측 모델 개발

B마트 비용 최적화 프로젝트에서는 예측 모델 개발을 통해 작업자 스케줄을 최적화하고 비용을 절감했습니다. 예측 모델은 예상 주문 및 접수량에 기반하여 개발되었으며, 데이터 전처리, LightGBM 모델 선택 등 상세한 개발 과정이 포함됩니다. 이 과정에서 도메인 지식의 중요성이 강조되었습니다.

 

이 포스팅은 데이터 분석가가 복잡한 데이터를 실제 비즈니스 문제 해결에 어떻게 적용하고, 서비스 개선 및 비용 최적화에 기여하는지에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.