1. 결과와 결론의 차이

• 결과

  • 데이터 처리, 분석, 모델링 후에 얻어진 구체적인 데이터의 출력
  • 숫자, 통계, 그래프, 차트 등의 형태로 나타낼 수 있음

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  ✅ 예시

  “고객 설문 조사 데이터를 분석한 결과, 고객 만족도와 구매 빈도 사이에 강한 상관 관계가 있음을 보여줄 수 있습니다.”

  ⇒ 계산과 분석을 해서 나온 결과물 ⇒ 무엇을

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• 결론

  • 분석된 데이터 결과를 바탕으로 이끌어낸 의미나 통찰
  • 데이터에 기반한 해석, 추론 또는 권고 사항을 포함

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  ✅ 예시

  “고객 만족도와 구매 빈도 사이의 강한 상관 관계를 보여주는 결과를 토대로, 고객 만족도 향상이 전반적인 매출 증가로 이어질 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.”

  ⇒ 목적에 대해 어떤 의미가 있는지 설명하는 것 ⇒ 그것이 왜 중요한지

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• 결론 도출 시 주의사항

  • 결과 - 결론 도출 시에는 스토리텔링이 필요
  • 그러나, 필요 이상으로 자신의 해석을 융합해서는 안됨 → 데이터를 통해 알 수 있는 범위에서만 생각

2. 결론 도출 예제

Q1. 결론이 합리적인지 판단하고 그렇지 않다면 이유 설명

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✅ 예제 1

• 주어진 데이터: 가맹점 별 A 제품 판매 데이터
• 결론: 모든 가맹점에서 가장 많이 팔리고 있는 A 제품이 대구지점에서만 판매 실적이 부진한 것은, 대구에 큰 경쟁사가 있기 때문이다. </aside>

⇒ 결론 도출이 합리적이지 않음. 경쟁사의 존재는 판매 실적에 영향을 줄 수는 있지만, 명확한 원인이라고 하기에는 근거가 부족함.

⇒ 데이터를 알 수 있는 범위를 벗어난 추측 → 관련된 데이터가 없음

3. 결론을 잘 정리하는 법

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결론을 공유할 대상이 누구이며, 어떻게 변화하길 원하는지? 생각

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• 단순하고 쉽게 전달
  • 핵심 지표 위주로 먼저 보고
  • 지표를 해석하는 방법에 대해서도 설명
  • 해당 지표에 오너십이 있는 조직에서 활용할만한 포인트 제안
  • 액션 아이템을 제안 하는 것이 핵심
• 흥미 유발
  • 모든 내용을 담지 말기
  • 상대가 궁금해 할만한 내용은 뭘까? 고민하고 필터링 하기
  • 궁금한 사람들을 위해서는 디테일한 문서 따로 공유
• 대상자 관점에서의 접근
  • 공유 받는 사람(=대상자)의 시선에서 이해하기 쉽도록 정리
  • 지식의 저주에 빠지지 않고 논지를 뒷받침 해줄 자료들을 함께 첨부
  • 대상자의 허들이 낮은 시각화 활용
• 시각화 팁
  • 화려한 그래프보다는 대상이 직관적으로 이해할 수 있도록 구성
  • 보통 선, 막대 그래프로 거의 대부분의 리포팅이 가능
  • 각 그래프의 범례와 단위 함께 표기해주기