🔍 분석 대시보드 활용하기: 목적에 맞게 분석하기 | 실전편

설문조사 결과를 받았을 때 가장 많이 하는 생각은 아마 이런 걸 거예요.

데이터 자체보다 훨씬 중요한 건, 바로 의사결정에 활용할 수 있는 인사이트입니다.

이번 실전편에서는 데이터스페이스를 활용해 목적에 맞는 빠른 분석부터 보고까지, 효율적으로 진행할 수 있는 ‘지름길’을 알려드립니다.

실습에 사용할 데이터는 데이터스페이스 가입 시 누구나 받을 수 있는 AI 검색 서비스 관련 설문조사 데이터입니다. 아직 회원이 아니라면, 먼저 가입하신 후 함께 따라해 보세요.

데이터를 받으면 가장 먼저 해야 할 일은 ‘어떤 기준으로 분석할지’를 정하는 것입니다.

이 기준에 따라, 인사이트의 결이 완전히 달라질 수 있어요.

분석 기준은 조사 전에 세운 가설이나 의미 있는 차이가 있을 것 같은 항목을 떠올려 정하면 좋습니다.

예를 들어, AI 서비스 이용에 관한 설문을 분석한다고 할 때, 다음과 같은 가설을 세워볼 수 있겠죠.

이 가설을 검증하기 위해 ‘AI 검색 서비스’를 변수 리코드 기능을 이용해 이렇게 묶어볼 수 있습니다.

변수 리코드는 쉽게 말해, 데이터를 ‘다시 묶어주는 도구’입니다.

설문을 만들 때는 응답자가 헷갈리지 않도록, 또 가설에 맞게 정보를 꼼꼼히 모으려고 문항을 세분화하죠. 그런데 막상 분석을 하다 보면, 너무 잘게 나뉜 데이터를 하나로 합치거나 반대로 다시 나눠서 봐야 할 때가 있습니다.

그럴 때 변수 리코드 기능을 쓰면, 필요한 기준에 맞춰 데이터를 깔끔하게 정리할 수 있습니다.

📄참고 문서: 변수 생성 - 리코드 기능 알아보기

분석 기준을 만들었다면, 이제 집단 간 차이를 확인할 차례입니다.
교차분석에서는 크게 3가지 도구를 활용할 수 있습니다.

컬러코딩이란 교차분석표에 표시된 데이터 중 전체 값 대비 통계적으로 유의미하게 높거나 낮은 값을 색으로 보여주는 기능입니다.

설문 전체를 분석 대상으로 먼저 설정하는 이유는, 가설이 있어도 확신하기 어려운 경우가 많기 때문입니다. 전체 데이터를 살펴보면서 예상치 못한 패턴을 발견할 수 있죠.

데이터가 너무 많아 복잡하다면, 일부 보기를 교차분석에서 제외하거나 응답 수 정렬 필터로 간단히 정리해도 좋습니다.

이렇게 실습 데이터를 컬러코딩하여, 사람들이 어떤 상황에서 생성형 AI를 사용하고, 어떤 상황에선 검색 포털을 주로 사용하는지 유추할 수 있습니다.

빠른 필터는 전체 데이터 중 특정 집단만 골라서 깊이 분석할 수 있는 기능입니다.

예를 들어, 생성형 AI 사용자 중 ‘ChatGPT’만 사용하는 사람을 보고 싶다면 필터를 활용해 보세요.

주관식 응답은 소비자의 생각과 의견을 있는 그대로 들을 수 있는 장점이 있습니다.
하지만 이를 수치화하려면 ‘코딩’ 작업이 필요하고, 시간이 많이 걸리죠.

데이터스페이스의 텍스트 AI 분석을 사용하면, 최대 1,000건의 주관식 응답을 빠르게 수치화해 분석할 수 있습니다.

분석이 끝났다면, 결과를 빠르게 팀에 공유하고 다음 액션을 정하는 게 중요합니다.

데이터스페이스의 AI 요약 보고서는 설문 내용을 자동으로 정리하고, PPT 파일로 다운로드할 수 있습니다.

지금까지 목적 맞춤 분석에 꼭 필요한 핵심 기능만 빠르게 살펴봤습니다.

분석에는 하나의 정답이 없으니, 상황에 맞춰 오늘 소개한 방법을 가볍게 적용해 보세요.

진행 중 궁금한 점이 생기면 화면 우측 하단 아이콘을 통해 문의해 주세요. 원하는 목적에 맞게 설문을 분석하고, 인사이트를 얻을 수 있도록 빠르게 도와드릴게요.

데이터스페이스에는 다양한 고급 분석 도구들이 마련되어 있어요. 고급 기능을 활용해 더 깊이 분석하고 싶으시다면, 이어지는 심화편을 기대해 주세요!