반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- gapminder
- retentioneering
- 데이터디스커버리플랫폼
- soft-skill
- 아하모먼트
- 프롬프트엔지니어링
- sankey
- 데이터분석
- aha-moment
- data
- 트위먼의법칙
- ChatGPT
- 프롬프트
- 성장
- 프로덕트분석
- data-analysis
- PyGWalker
- 분석한스푼
- 주가데이터
- 신기효과
- 시각화
- 데이터
- 벅슨의역설
- 데이터분석가
- 글또
- productanalysis
- 야구
- data_analyst
- pandasai
- EDA
Archives
목록데이터디스커버리플랫폼 (1)
데이터 생존 로그
Datahub: 추출에 쫓기는 데이터 분석가에게 희망이 될 상인가?
Datahub가 뭐에요? Chat GPT에게 물었다. 데이터 분석가 관점에서 짧게 Datahub를 정의해보면 아래와 같다. 다양한 데이터 소스에 흩어져있는 스키마들의 정보를 보기 쉽게 정리해주는 툴이다. 즉, 사용자가 보고싶은 정보는 어떤 테이블을 활용해야하며, 그 테이블은 어떤 구조를 가지고 있는지 쉽게 찾아주는 역할을 한다. 그래서? 데이터 분석가로 일하면서 아래와 같은 고민을 했다. 데이터 요청에 더 빠르고 정확하게 대응할 수 없을까? 데이터 구조(혹은 특정 조건)에 대해 반복되는 질문이 겹치는데, 이걸 줄일 수는 없을까? 개발자와 소통을 통해 어렵게 스키마 구조를 알아냈는데, 효율적으로 아카이빙 및 공유할 수는 없을까? 데이터 분석가 신규입사자분들의 온보딩을 빠르게 도와줄 수는 없을까? 사실 위 ..
생존 도구🏹
2023. 3. 25. 14:51