데이터 분석가로서 이직을 준비할 때, 이력서와 함께 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 포트폴리오입니다. 특히, 3~7년 차 경력자라면 단순한 스킬 나열이 아니라, 실제로 기업이 원하는 포트폴리오를 구성하는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 기업들이 포트폴리오에서 중요하게 생각하는 요소와, 어떻게 작성해야 하는지에 대해 상세히 다뤄보겠습니다.
1. 기업이 포트폴리오에서 중요하게 생각하는 요소
많은 기업들은 데이터 분석가의 포트폴리오를 통해 다음과 같은 점을 평가합니다.
✅ 비즈니스 문제 해결 능력
단순한 데이터 분석 결과보다 어떤 문제를 해결했는지가 중요합니다. 기업들은 데이터를 다룰 수 있는 기술뿐만 아니라, 비즈니스적 인사이트를 도출하는 능력을 중시합니다.
예시:
- “회원 이탈률을 줄이기 위해 유저 세그먼트를 분석하고, 특정 행동 패턴이 이탈과 연관이 있음을 발견하여 마케팅 타겟팅 전략을 개선함”
✅ 분석 과정과 논리적 접근 방식
데이터를 어떻게 가공하고 분석했는지, 그리고 어떤 논리를 기반으로 결론을 도출했는지가 중요합니다. 기업은 지원자의 분석 방식과 접근 방식을 보고 싶어 합니다.
예시:
- “SQL과 Python을 활용해 유저 행동 로그 데이터를 정제하고, 코호트 분석을 통해 첫 7일 이내에 특정 행동을 한 유저들의 LTV가 20% 증가함을 발견함”
✅ 비즈니스 임팩트
데이터 분석 결과가 실제로 비즈니스에 어떤 영향을 미쳤는지가 중요합니다. 단순한 통계 분석보다는 실제로 적용하고 효과를 본 사례가 더 높은 평가를 받습니다.
예시:
- “구독 모델에서 주요 해지 이유를 분석하고, 이메일 리텐션 캠페인을 진행한 결과, 이탈률이 10% 감소함”
✅ 데이터 활용 능력 및 도구 숙련도
SQL, Python, Tableau, Power BI 등 데이터 분석 도구에 대한 활용 경험을 구체적으로 보여주는 것이 중요합니다.
예시:
- “GA4 BigQuery 데이터를 활용하여 고객 여정을 분석하고, 대시보드를 Tableau로 시각화하여 마케팅팀이 실시간으로 유저 데이터를 확인할 수 있도록 지원함”
✅ 스토리텔링과 결과 커뮤니케이션 능력
데이터 분석은 단순한 숫자가 아니라, 이를 통해 비즈니스적으로 의미 있는 이야기를 전달하는 것이 중요합니다. 특히, 분석 결과를 팀원이나 의사결정권자에게 어떻게 전달했는지가 평가 요소가 될 수 있습니다.
예시:
- “A/B 테스트 결과를 비즈니스 임팩트 중심으로 정리하여 경영진에게 보고했고, 이를 기반으로 특정 프로모션 전략이 전사적으로 도입됨”
2. 데이터 분석 포트폴리오 작성 방법
📌 1) 프로젝트 개요 작성
프로젝트를 진행한 목적, 해결하려는 문제, 배경을 명확히 설명합니다.
예시:
- “앱 내 주요 기능의 사용률을 분석하여, 활성 사용자 증가를 위한 UX 개선 방향을 도출하는 것이 목표”
📌 2) 데이터 및 분석 기법 명시
어떤 데이터를 활용했으며, 어떤 분석 기법을 사용했는지 구체적으로 기술합니다.
예시:
- “BigQuery에서 GA4 데이터를 추출하여 유저별 행동 패턴을 분석하고, Python을 활용해 K-means 클러스터링을 적용함”
📌 3) 분석 과정 설명
단순한 결과보다, 데이터를 어떻게 다루고 분석했는지를 보여줘야 합니다.
예시:
- “SQL을 활용해 데이터 정제 후, Pandas를 이용한 EDA(탐색적 데이터 분석)를 수행하여 주요 유저 그룹을 파악함”
📌 4) 결과 및 인사이트 도출
데이터 분석 결과와 이를 통해 얻은 인사이트를 명확히 정리합니다.
예시:
- “유저의 첫 3일간 특정 기능 사용 여부가 LTV와 높은 상관관계를 가지며, 해당 기능 사용을 유도하는 푸시 메시지를 통해 MAU 8% 증가”
📌 5) 비즈니스 기여도 강조
분석 결과가 실제로 비즈니스에 미친 영향을 구체적으로 설명합니다.
예시:
- “분석 결과를 기반으로 UI 개선을 진행하여, 클릭률 15% 증가 및 전환율 5% 상승을 달성함”
3. 포트폴리오 예시
📍 프로젝트: 앱 사용자 이탈률 분석 및 개선 방안 도출
🔹 프로젝트 목표
- 신규 가입자의 초기 이탈률(30일 내 이탈)을 낮추는 것이 목표
🔹 데이터 및 분석 기법
- BigQuery에서 GA4 데이터를 추출하여 유저 행동 로그 분석
- SQL을 활용한 데이터 정제 및 Python을 이용한 코호트 분석
- 이탈 예측 모델(RF 모델) 적용
🔹 분석 과정
- SQL을 활용해 3개월간의 신규 가입자 데이터를 정리
- 코호트 분석을 통해 7일 내 주요 이탈 패턴 파악
- 머신러닝 모델을 적용하여 주요 이탈 원인 도출
🔹 결과 및 인사이트
- 앱 내 튜토리얼을 완료한 유저의 이탈률이 30% 낮음
- 푸시 알림을 활용해 튜토리얼 유도 시 MAU 12% 증가
🔹 비즈니스 기여도
- 분석 결과를 기반으로 인앱 메시지를 활용한 신규 유저 교육 프로그램 도입 → 이탈률 15% 감소
4. 마무리
포트폴리오는 단순한 분석 결과를 나열하는 것이 아니라, 비즈니스 문제 해결 과정과 성과를 강조하는 것이 핵심입니다. 특히, 3~7년 차 이직을 준비하는 데이터 분석가라면 비즈니스 임팩트, 분석 과정, 데이터 활용 능력을 강조하는 것이 중요합니다.
이직을 준비하는 데이터 분석가 여러분, 경쟁력 있는 포트폴리오를 준비해서 원하는 기업으로 성공적인 이직을 하시길 바랍니다! 🚀
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