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HEARTCOUNT 사용을 이제 막 시작하신 모든 분들 진심으로 반갑습니다! 초심자분들을 위한 길잡이 가이드입니다. 아래 내용을 읽어보신 후 HEARTCOUNT를 직접 사용해보시면 기능별 용도를 보다 수월하게 파악하실 수 있을거예요!
0. 왜 HEARTCOUNT를 써야 할까요?
2. 데이터에서 어떤 걸 분석해야 할 지 알고 싶다면?_ 데이터 탐색하기(EDA)
3. KPI를 설정하여 더 자세히 살펴 보고 싶다면?_ 분석 서비스
4. HEARTCOUNT, 더 똑똑하게 사용하고 싶다면?_ 공통 기능
데이터 민주화란 조직 내의 충분치 않은 기술적 자원에도 불구하고 현업이 주체적으로 데이터의 가치(힘)에 접근할 수 있을 때 가능합니다. HEARTCOUNT는 데이터에서 유용한 패턴을 발견하는 작업을 자동화하여 누구나 쉽게 데이터에서 가치를 발견할 수 있게 돕는 셀프 서비스 애널리틱스 툴입니다.
우리가 익히 알고 있는 전통적인 대시보드/BI 도구들은,
일방향적으로 과거에 대한 단순한 요약 결과(What Happened)만 알려주어 뻔한 결과만 나오거나
다른 일로 바쁜 현업이 배워서 사용하기에는 다소 어렵습니다. 하트카운트는 현업들이 데이터에서 쉽고 빠르게 Why(왜 이런 차이가 발생했는지)와 How(어떻게 변화를 만들지)에 대한 답을 찾아 기업들의 데이터 기반 문제 해결을 가능하게 해드립니다.
1. 데이터 업로드하기(캠페인 생성)
HEARTCOUNT 로그인을 마쳤다면, 테이블 형식의 엑셀 또는 CSV 파일을 업로드해주세요.
먼저 엑셀 데이터셋이 HEARTCOUNT에 업로드하기 적절한지 검토해주세요.
일회성 시각화와 분석 캠페인 중 뭘 선택해야 할 지 모르겠다면, 우선 캠페인 크레딧이 소진되지 않는 일회성 시각화를 선택하여 데이터를 탐색한 후, 캠페인을 계정에 저장하여 더 자세히 분석하고 싶다면 캠페인 저장 버튼을 클릭하여 KPI 자동 분석 등 모든 기능을 이용해보세요.
마땅한 데이터셋이 없다면, 샘플 데이터셋으로 바로 시작하기 (클릭)
2. 데이터에서 어떤 걸 분석해야 할 지 알고 싶다면?_ 데이터 탐색하기(EDA)
데이터셋을 무사히 업로드했다면, 이 데이터셋에서 어떤 걸 중점적으로 분석하여 활용할지 파악하기 위해 그래픽과 시각화를 활용해 데이터를 조사하고 탐색하는 시간이 필요합니다. 우리는 이걸 EDA(Exploratory data analysis-탐색적 데이터 분석)이라고 부릅니다.
두 변수간의 상관 관계가 궁금하다면
Bar Chart(막대 그래프)가 필요하다면
Y축, X축 외에 추가 그룹핑으로 변수들을 구분하고 싶다면
엑셀 피벗 기능처럼 숫자를 범주로 쪼개어 정리하고 싶다면
데이터간 순위를 한 눈에 확인하고 싶다면
3. KPI를 설정하여 더 자세히 살펴 보고 싶다면?_ 분석 서비스
KPI 설정 및 고급 자동 분석 서비스는 캠페인 크레딧이 1개 이상이여야 사용 가능합니다.
Smart Discovery_ KPI 자동 분석 결과 중 중요한 것만 보고 싶다면
Why_ KPI 변화의 요인을 알고 싶다면
How_ KPI 최적화 방법을 알고 싶다면
두 집단을 데이터로 비교하고 싶다면
4. HEARTCOUNT, 더 똑똑하게 사용하고 싶다면?_ 공통 기능
분석 결과/시각화 화면을 파일로 저장하고 싶다면
개별 분석에서 불필요한 레코드, 변수를 제외시키고 싶다면
분석 결과를 즐겨찾기로 저장하고 싶다면
수치형 변수를 구간으로 쪼개어 다루고 싶다면
자, 이제 HEARTCOUNT를 직접 체험해 보세요! https://www.heartcount.io/login?lang=kr
추가적으로 궁금한 것은 해당 키워드를 아래 페이지에서 검색하여 확인해보세요.