서비스 기획 업무를 하다 보면 데이터 분석과 시각화가 필요할 때가 많습니다. 하지만 비전공자라면 막막하죠. 저도 처음에는 ‘복잡한 코딩은 못 하겠다’ 싶었지만, 파이썬의 간단한 라이브러리 몇 가지만 익히니 업무에 바로 적용할 수 있었습니다.
1. 왜 데이터 시각화가 필요한가?
기획자는 사용자 행동 데이터, 시장 조사 결과, 서비스 이용 통계 등 다양한 정보를 이해하고 공유해야 합니다. 숫자만 늘어놓으면 어려워서, 그래프로 표현하면 훨씬 직관적이고 설득력이 생기죠.
2. 필요한 도구와 환경 준비하기
제가 사용한 도구는 파이썬의 matplotlib과 seaborn입니다. 이 두 라이브러리는 기본적인 그래프를 쉽게 그릴 수 있게 도와주고, 설치도 간단합니다.
기본적으로 Anaconda를 설치하거나, pip install matplotlib seaborn 명령어로 설치할 수 있어요.
3. 간단한 예제로 시작하기
예를 들어, 월별 사용자 수 데이터를 시각화한다고 해봅시다.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
months = ['1월', '2월', '3월', '4월', '5월']
users = [150, 200, 250, 300, 280]
plt.figure(figsize=(8,5))
sns.barplot(x=months, y=users)
plt.title('월별 사용자 수')
plt.xlabel('월')
plt.ylabel('사용자 수')
plt.show()
위 코드를 실행하면, 월별 사용자 수를 한눈에 보여주는 막대그래프가 나타납니다.
4. 실무에 적용해보기
저는 이 방법으로 사용자 접속 시간대 분포, 기능별 사용 빈도 등을 시각화해 팀 미팅 때 공유했습니다. 숫자로만 말할 때보다 반응이 훨씬 좋았고, 의사결정도 빨라졌어요.
5. 더 공부하고 싶은 분들을 위한 팁
- 데이터 정리는 엑셀이나 구글 스프레드시트에서 미리 하기
- 판다스(pandas) 라이브러리를 함께 배우면 데이터 다루기가 더 편리
- 유튜브, 인프런, 패스트캠퍼스 등에서 초보자용 파이썬 데이터 시각화 강의 찾아보기
마무리하며
처음엔 낯설지만, 조금씩 익히면 누구나 업무에 바로 쓸 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 비전공자 기획자분들도 도전해 보세요! 저도 꾸준히 공부하며 더 다양한 시각화 기법을 익히고 있습니다.
다음 글에서는 협업 툴 피그마를 활용한 실무 협업 팁을 다뤄볼게요.