내 기획을 봐 짱이지... 이 데이터를 봐, 대박임!✨

유닛6. [기획Principle]취향과 기획 : 나만 좋은 ‘예술’ 과 고객이 원하는 ‘비즈니스’ 의 차이

요즘 제가 가장 크게 고민하고 있는 부분입니다...
고등학교 수행평가, 대학교 교양수업 레포트 까지는 평소에 즐겨보던 유튜브나, 공신력있는 기사, 책, 등의 자료 만으로  충분히 자료를 모을 수 있었지만..

기획안을 작성하고 누군가를 직접 설득해야 한다고 생각하니,
이전의 사용하던 자료조사 방법 조차도 신빙성이 떨어지는 것 같고,

다른 크루분들의 레퍼런스에 붙여진 정량화된 데이터, 통계자료를 보며 저도 사용하고 싶은데, 이러한 자료들을 찾으려면 대체 어떻게 할지 막막했습니다🫠🫠🫠

 

마침! 저번주에 공개된 취향과 기획에서 기획에 필요한 데이터를 수집하는 방법을 배워 이미지에 마루처럼, 내 기획 짱이지. 대박임. 이라고 당당히 말할 수 있는 기획자로 성장해보도록 하겠습니다😏

 

 STEP 01.  데이터 사용 경험 1. 구글 트렌드🌍

 

🌍구글 트렌드 🌍 는 검색어, 시청 동영상(유튜브) 기반 빅데이터 분석 서비스로,
간단한 방법으로 어떤 검색어가 많은 사람들의 관심을 받고 있는지 알 수 있는 프로그램이라고 합니다.

마침, 이전에 즐겨보던 유튜브 영상에서, OO증상이라는 검색어가 얼마나 많이 검색되는지에 따라서 해당 질병의 유행여부를 알 수 있다는 말을 들었던게 어렴풋이 기억났는데요,
그래서 가장 익숙한 질병들 감기, 독감, 코로나 증상 검색을 통해서 실제로 유행주기가 나타나는지 확인해보고자 합니다.

 

구글트렌드에 검색해보기 전, 제 개인적인 추측을 써놓고 검색을 진행한 이후, 나온 결과물과 비교해보도록 하겠습니다:)

감기
주로 겨울을 주기로 높게 올라갈 것 같다. 하지만 봄,가을: 환절기, 여름: 냉방병이 이있기 때문에 격차가 다른 질병에 비해 심하지는 않을 것이다.
독감
주변 사람들이 독감에 걸리는 경우 대부분 겨울이였던 경험 때문에 독감이 다른 계절과 극심하게 차이날 것 같다.
코로나
코로나19 바이러스의 유행이 지나고 안정되었기 때문에, 사람들의 면역력이 약해진 시기인, 겨울에 더 자주걸릴 것 같다.

 

1) 최근 12개월 간 감기증상/독감증상/코로나증상에 대한 검색 기록

우선 제 예상대로 독감증상의 관심이 겨울에 크게 높아진 모습을 알 수 있습니다. 
그리고 예상외로 .1️⃣여름인 2023년 7월에 Interest가 높아져 있는모습도 확인할 수 있었는데요,

겨울에 독감증상에 대한 검색이 증가한 것이 주기적인지, 그리고 여름에 왜 코로나 증상이 관심을 받은 것인지 자세히 알기 위해 최근 5년 기록을 보도록 하겠습니다:)

 

2) 최근 5년 간 감기증상/독감증상/코로나 증상에 대한 검색기록

독감증상의 관심도가 실제로 겨울에만 반복적으로 높은지 확인하고자, 최근 5년의 검색기록을 확인했는데요, 2020년부터 시작된 코로나19가 너무 압도적이여서 다른 검색어인 감기와, 코로나는 보이지 않을 정도네요🥲

 

 

3)최근 5년 간 감기증상/ 독감증상에 대한 검색기록

그래서 코로나증상이라는 검색어를 제외하고 두 키워드만 최근 5년의 관심도를 확인해 봤습니다.

그런데 여기서 특이한 점이 보입니다. 2️⃣2020년 2021년에는 독감증상에 대한 검색어가 없는데요.

 

하지만, 그를 제외한 겨울철에는 독감증상의 검색어가 일정한 것에서 겨울철에 사람들이 독감증상에 대한 검색이 잦을 것이라는 가설이 맞음을 확인했습니다.
또한 제 예상과 달리, 감기 증상에 대한 검색어는 특정 시기에 높다기 보다는, 모든 계절에 비슷하 검색되는 것이 확인되었습니다.

 

1️⃣ 여름인 2023년 7월에 Interest가 높아져 있는 이 그래프가 왜 나타나게 되었는지 구글링을 해보았습니다:) 

하지만 검색결과, 생각보다 재유행에 관한 언급이 월별로 꾸준히 있어왔는데요,
이로 왜 하필 2023년 7월에 검색어가 높았는지 알 수 없겠다고 생각하던 차에,
코로나 확진 4주째 급증이라는 단어를 보고 단서를 얻어 일일 확진자 수와 관련한 통계를 찾아보았습니다:) 

 

 

그 결과 7월 달에 2~6월과 비교하여 급격하게 신규 확진자가 증가한 것을 알 수 있었습니다!

'코로나 재유행'의 의혹을 제기하는 뉴스는 꾸준히 있어왔어서 실제로 최근 코로나 확진자가 증가했는지 확인하기
어려웠는데, 증상을 검색해보니 실질적인 확진자 수와 비슷한 모양을 띄고 있어 이전에 어렴풋이 들었던

OO증상이라는 검색어가 얼마나 많이 검색되는지에 따라서 해당 질병의 유행여부를 알 수 있다

라는 말을 어느정도 신뢰하게 된 것 같습니다😊 

---

 STEP 02.  데이터 사용 경험 2. AI를 동반한 데이터tool🤖

제가 사용해본 AI툴은, Akkio입니다:) 

우선.. 저는 엑셀조차도 사용할줄도 모르는... 데이터의 ㄷ도 모르는 사람이기 때문에 어떻게 데이터를 가져오고 분석할지 너무 막막했는데요🫠🫠
초보자로서 이용하기 가장 편한 AI툴 중 하나라고 하여 시도해 봤습니다! 

다행히도, Akkio에서는 데이터 샘플을 제공하고 있었는데요, 
유일하게 아무것도 모르는 제가 바로 이해할 수 있는 미국 라스베거스의 한 뷔페 식당의 고객 리뷰를 분석해보겠습니다.

데이터 베이스를 들어가면
1️⃣고객들의 리뷰, 2️⃣그리고 긍정/부정적인지가 표에 나타나있고
그 사이에 이해하기 쉽게 그래프로 이를 표시해 주어 긍정적인 의견이 절반, 부정적인 의견이 반반임을 알 수 있었습니다.

 

아키오의 가장 큰 장점 중 하나는
자세하게 보고 싶은 단어를 챗봇기능을 통해 세부적으로 데이터를 분석하기 쉽다는 것인데요,
저는 부정적인 평가 중에서, 어떤 면 때문에 식당 부정적으로 평가받는지 알아보고자 이 기능을 사용해 봤습니다:)

 

그래서 가장 많이 언급된 부정적인 단어를 알게되면 자세한 식당의 단점을 알 수 있을 것이라 생각하여,
챗봇에게 가장 많이 언급된 단어 상위20개를 나열해달라고 했고,

그 중에서 접속사를 제외한 결과, 1️⃣음식 2️⃣장소에 대한 언급이 가장 많았습니다. 

 

그리고 음식, 장소에 대한 자세한 평가를 읽어보고자, 각 단어가 들어간 리뷰를 모아 보여주라고 요청했습니다. 

1) 장소에 대한 언급에 있어서는 음식점의 장소/위치가 아닌 이 곳(this place) 식당 자체를 가리키는 리뷰가 많았습니다. 그래서 식당 위치 자체에 대한 리뷰가 아님을 알게 되어 그 원인에서 제외했습니다! 

2) 그 다음, 음식에 대한 언급을 읽어보니 음식이 가격에 비해 평범하다, 음식이 나오기/리필되기 까지 오랜 시간이 걸린다는 리뷰가 많다는 것을 알게 되었습니다.

 

=> 이 식당은 우선 음식을 더 맛있게, 빨리 내놓는 방법을 고민하여 이 문제를 해결하면 되겠군요😊

 

Akkio를 이용하고 나서 느낀 점은 아래와 같습니다.

 

장점
1) 챗봇의 형식으로 이용하기 편하다.
2) 구체적인 데이터를 다른 조작 없이 채팅만으로 얻을 수 있다.
3) 데이터를 업로드 했을 때, 자동으로 그래프로 표시해준다.

주의할 점
1) 한국어 지원이 되어있지 않아 번역을 통해 이용해야한다.
2) 번역의 과정에서 잘못 번역될 수 있는 부분을 고려하여 데이터를 분석해야 한다.
3) '음식이 맛없다는 평가'와 같이 추상적인 질문은 이해하지 못한다,
     '음식', '맛'과 같이 구체적인 단어를 지목하여 분석을 진행해야 한다.

 

Akkio를 이용하며, 유닛1에서 문제를 탐색하기 위해 리뷰를 읽어볼 때 모든 리뷰를 읽을 시간이 없을 것이란 생각에, 상위5개의 리뷰만 읽어 분석했었습니다. 그때, 분석의 신뢰도가 떨어진다고 생각했었는데, 이제 Akkio를 이용하면 더 많은 자료를 다양한 방면으로 분석할 수 있겠네요🥰
 그리고 이후 엑셀, 데이터를 다루는 방법을 더 배워서 Akkio를 함께 다루게 된다면 같은 데이터라도 다양한 관점으로 바라보며 빠르게 원하는 정보를 추출할 수 있을 것 같습니다:)

---

 STEP 03.  데이터 사용 경험 3. 국가 공식 통계청🚩

통계청에서의 데이터는 국가에서 직접 제공하기 때문에, 어떤 데이터보다 높은 신뢰도를 가지고 있는데요!

이번 유닛 중, 제가 유일하게 알고 있고, 자주 이용하던 데이터여서 반가운 것 같습니다ㅎㅎ

그 중에서 제가 자주 사용하던 기능을 소개해드리겠습니다:)

 

1) e-지방지표

우선은 그렇게 자주 이용하지는 않지만, 통계를 지도의 형식으로 보고 싶을 때 주로 사용하는 e-지방지표인데요, 

이 기능은 복잡한 검색이나, 표를 볼 필요없이 사람들이 자주 찾는 지표를 그래프로 표현하여 미리 보여줌으로서 빠르고 편리하게 정확한 정보를 얻기 좋습니다. 저는 특히 인구 분포를 조사할 때 자주 사용했던 것 같습니다.

 

2)국내통계->주제별 통계

그리고 2번째 기능은 제가 가장 자주 이용하고 kosis에 들어가는 주된 이유인데요, 

팔랑크스에서 활동하면서 사용해본 적은 없지만,
고등학교 수행평가에서, 그리고 1학기, 공모전에 참여할 때 근거자료로 이용하기 위해 통계청을 이용한 적이 있습니다.
그 때 찾아 이용하던 사망 원인 별 통계를 다시 한번 찾아보면서 소개해 드리도록 하겠습니다!

저번 선택형 유닛에서, 그 과정을 담은 적이 있는데요, 한번 보고오셔도 좋을것 같습니다😊
https://phalanx-club.tistory.com/499

⚰️죽음을 개선하겠다고?🤔 당장 하자. [선택형 유닛2. 현실화]

 

그 때에는 표에, 일일이 ⚠️사망 비율을 길이로 바꿔 cm별로 figma에 직사각형의 길이를 계산해서 넣었는데요🥲
이번 유닛을 통해 발전한 만큼 더 편한 방법으로 비슷한 데이터를 얻어보도록 하겠습니다. 
 

주제별 통계를 들어가면 통계가 주제별로 세분화되어 있어 찾고자 하는 정확한 자료가 없어도 원하는 분야, 카테고리별로 좁혀서 점차 지금 필요한 데이터가 무엇인지 찾아나갈 수 있다는 점에서 평소 가장 유용하게 쓰던 기능이였던 것 같습니다. 
저는 당시 고령층의 주요 사망원인을 찾고 있었기 때문에 보건->사망원인 통계-> 그리고 그 중에서 연령별 사망원인을 선택했습니다. 

그리고 들어가면 표가 보이는데요,

저는 옛날에 여기서 하나하나. 숫자를 세어가며 신생물(암)으로 인한 사망 비율을 찾았습니다..

하지만 지금은! 이전에 배웠던 Akkio를 통해 순식간에 비슷한 모양의 그래프를 얻어 보겠습니다😈

위와 같아 akkio에 데이터를 넣고 채팅 1번만에
비슷한 모양의 그래프를 만들 수 있었는데요, 이전에는 데이터를 찾고 그래프를 일일이 그리는데 4시간 정도 걸리는데
이 모든과정이 10분만에 끝났습니다.. 허무한 것 같으면서도 앞으로는 더 많은 데이터를 빠르게 분석할 수 있을 것 같습니다:)

---

-> 다양한 데이터 툴을 이용하여 기획의 신뢰성을 높인다.
<내 기획을 봐 짱이지... 이 데이터를 봐, 대박임!✨>끝.