Data Analysis
데이터를 수집, 정제, 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하고 의사결정에 활용하는 역량. 통계적 사고와 시각화 능력을 포함한다.
데이터 분석은 원시 데이터에서 패턴과 의미를 발견하여 비즈니스 의사결정을 지원하는 역량입니다. 데이터 수집과 정제, 탐색적 분석, 통계 검정, 시각화, 결과 해석과 커뮤니케이션까지 전 과정을 포괄합니다. 단순히 도구를 다루는 기술을 넘어, 올바른 질문을 던지고 데이터로 답을 찾아 실행 가능한 제안으로 연결하는 사고 체계가 핵심입니다.
스프레드시트나 기본 도구를 사용하여 데이터를 열어보고 구조를 파악할 수 있습니다. 행과 열의 의미를 이해하고, 정렬과 필터링으로 원하는 데이터를 찾을 수 있습니다. 평균, 합계 등 기본 집계 함수를 활용하며, 간단한 차트를 만들어 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.
데이터 분석을(를) 위한 14일 구조화된 연습 가이드.
SFIA 9 defines data analytics competency across 7 levels (Level 2 Assist to Level 6 Lead), with autonomy and complexity criteria at each stage directly applicable to level boundary design.
Provides Entry-Level, Mid-Level, and Senior stages with Analytical/Technical track distinctions, reflecting career-stage competency differences applicable to level design.
Four-stage proficiency model (Awareness-Comprehension-Application-Influence) providing a progressive growth pathway applicable to level design and checklist authoring.
