데이터분석가로 취업하기 위해서는 어떤 포트폴리오를 준비해야 할까요? 가장 중요한 것은 실제 비즈니스 문제를 데이터로 해결하는 전 과정을 보여주는 것입니다. 단순한 분석 결과가 아니라 문제 정의부터 해결책 제시까지의 전체 과정이 담긴 완성도 높은 프로젝트가 필요해요.
데이터 분석가 직무 정보부터 참고할 만한 포트폴리오까지 자세히 공유드리겠습니다.
📌 목차
- 데이터 분석 1) 데이터 분석가란? 2) 데이터 분석가 전망
- 데이터 분석 취업 포트폴리오 예시 7개 공유 1) 데이터 분석 포트폴리오: 보험사 매출 상승을 위한 상품 분석 2) 데이터 분석 포트폴리오: H&M 고객 이탈방지 분석 3) 데이터 분석 포트폴리오: 서울 세계 불꽃축제 명당정보 제공 4) 데이터 분석 포트폴리오: 공공 데이터 활용 지역화폐 정책 5) 데이터 분석 포트폴리오: LOL 어뷰징 유저 탐지 모델 구축 6) 데이터 분석 포트폴리오: 피트니스 앱 사용자 참여도 향상 전략 7) 데이터 분석 포트폴리오: 교통사고 위험도 예측 및 예방 정책
데이터 분석
데이터 분석가는 기업의 데이터를 분석해 의사결정을 돕고, 실질적인 비즈니스 성과를 이끌어내는 직무입니다. 데이터 분석가가 구체적으로 어떤 일을 하는지, 이 직업의 전망과 취업 현실은 어떨지 상세히 알려드릴게요.
데이터 분석가란?
데이터 분석가는 가장 대표적인 데이터 분석 직무입니다. 복잡한 데이터를 체계적으로 분석해 기업이 올바른 결정을 내릴 수 있는 근거를 제공하는 역할을 합니다. 단순히 숫자를 다루는 것을 넘어, 팀원과 이해관계자가 잘 이해할 수 있도록 데이터를 시각화 자료로 만드는 것도 핵심 업무예요.
그 어떤 직무가 그렇듯 기업과 산업군에 따라 업무가 달라지지만, 큰 틀에서 공통되는 데이터 분석가의 업무를 살펴볼게요. 업무 프로세스는 총 4단계로 이루어져있어요.
데이터 수집 ⇒ 데이터 정리 ⇒ 데이터 분석 및 모델링 ⇒ 데이터 시각화
데이터 분석의 시작은 적절한 데이터를 확보하는 것입니다. 각 태스크에 맞게 수집해야 할 데이터가 결정되는데요. 고객 정보 및 행동 데이터, 외부 API를 통한 시장 데이터, 설문조사, 공공 데이터 등 다양한 곳에서 분석에 필요한 데이터를 수집합니다. 그리고 이렇게 수집한 데이터를 로우 데이터 (Raw Data)로 불러요.
로우 데이터는 날것의 데이터예요. 그 자체로는 분석하기 어려운 데이터죠. 데이터 분석가는 로우 데이터를 목적에 맞게 정리하고 맥락을 만듭니다. 이 과정을 통해 신뢰할 수 있고 분석 가능한 형태의 데이터를 만들어 내요.
이제는 정제된 데이터를 바탕으로 데이터를 분석하여 의미있는 정보를 찾아냅니다. 간단한 통계 분석부터 머신러닝을 이용해 미래 데이터를 예측하는 모델링 작업까지 분석 방법은 다양해요. 엑셀, 파이썬, R 등이 분석 도구로 활용됩니다.
데이터 분석 결과를 조직 내에 공유하는 것까지 데이터 분석가의 임무예요. 데이터 분석에 대해 잘 모르는 사람도 한눈에 파악할 수 있도록 차트, 그래프, 대시보드 등으로 시각화하는 것이 중요합니다. 특히 대시보드는 상태를 실시간으로 확인하고, 다양한 정보를 한곳에 모아 관리할 수 있어요. 태블로(Tableau)나 각종 BI 도구를 활용해 직관적으로 이해할 수 있는 시각 자료를 만들 수 있습니다.
데이터 분석가 전망
데이터 분석가는 2021년부터 2031년까지 데이터 분석 직군은 23% 성장할 전망이에요. 이는 일반 직군 성장률(5%)보다 4배 높은 수치죠. 더 주목할 것은 신입 채용 기회가 많다는 겁니다. 데이터 분석은 신입 수요가 활발해요. 링크드인 데이터 분석 관련 채용공고 1000여 개를 분석한 결과, 전체의 39%가 신입 공고였습니다. 지금 데이터 분석가를 준비해도 충분히 기회가 있다는 의미로 해석할 수 있어요.
구분 | 일 평균 급여 | 연봉 (추정) |
IT 기획자 | 56만원 | 6,760만원 |
IT 마케터 | 53만원 | 6,440만원 |
IT 컨설턴트 | 47만원 | 5,650만원 |
IT 품질관리사 | 47만원 | 5,640만원 |
IT PM | 44만원 | 5,330만원 |
데이터 분석가 | 37만원 | 4,510만원 |
응용SW개발자 | 33만원 | 4,040만원 |
UI/UX 기획, 개발자 | 32만원 | 3,920만원 |
▶︎ 출처: 2025년 적용 SW기술자 평균임금 공표
한국 소프트웨어산업협회의 SW기술자 평균임금 공표에 따르면, 데이터 분석가의 평균 연봉은 4,510만원으로 나타났습니다. 데이터 분석가는 주요 IT 직군 17개 중 연봉으로 6위에 위치해 있어요. 이는 IT 직군에서 상당히 높고, 안정적인 직군이라는 것을 확인할 수 있습니다. 이처럼 높은 성장률과 연봉 수준을 고려할 때, 데이터 분석가는 앞으로도 유망한 직업이라는 것을 명확히 알 수 있습니다.
데이터 분석 취업 포트폴리오 공유 모음집
데이터 분석 포트폴리오에서 가장 중요한 것은 실제 비즈니스 문제를 데이터로 해결하는 과정을 보여주는 것이에요. 단순 분석 결과가 아니라, 문제 정의부터 해결책 제시까지의 과정이 잘 담겨야하죠. 내일배움캠프 수료생들이 실제로 어떤 프로젝트를 통해 이를 보여주고 있는지 살펴볼게요.
데이터 분석 포트폴리오: 보험사 매출 상승을 위한 상품 분석
보험사 매출 상승을 위해 데이터를 분석하여 상품을 분석한 프로젝트입니다. 보험 고객들을 세분화하여 각 그룹별로 차별화된 마케팅 전략을 수립한 게 특징이에요. 또한, 단순 매출 분석이 아닌 손익 관점에서 어떤 상품이 실제로 수익성이 높은지도 분석한 내용이 담겨있습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 보험사 매출 증대 및 상품별 수익성 개선 |
분석 기법 | 고객 세그멘테이션 및 P&L 기반 수익성 분석 |
어필 포인트 | ‘매출 증가’라는 명확한 비즈니스 목표를 설정, 고객 세그먼트별 수익률을 데이터 분석을 통해 구체적으로 제시 |
데이터 분석 포트폴리오: H&M 고객 이탈방지 분석
H&M 고객 데이터를 활용해 고객을 세분화하고, 이탈 가능성이 높은 고객을 미리 예측할 수 있는 모델을 만든 게 특징인 프로젝트예요. 리텐션, 수익 증대라는 명확한 목표를 설정하고 이를 모니터링할 수 있는 대시보드를 제작했어요. 또한, 단기적인 관점이 아닌 장기적으로 고객 생애가치(LTV)를 높이는 전략을 데이터 기반으로 나타냈습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 고객 이탈 예측 및 장기적 고객 가치 증대 |
분석 기법 | 예측 모델링 및 고객 생애가치(LTV) 분석 |
어필 포인트 | 약 3,100만 건의 실제 기업 수준의 대규모 데이터를 효과적으로 처리하고 분석 |
데이터 분석 포트폴리오: 서울 세계 불꽃축제 명당정보 제공
사용자의 위치와 선호도를 고려해 최적의 축제 관람 장소와 주변 상권을 개인 별 맞춤 추천하는 서비스를 구축한 프로젝트예요. 명당 정보를 데이터 분석을 통해 제공하여 사용자 경험을 최적화했으며, 일반 사용자들이 공정하게 서비스를 이용할 수 있는 환경을 조성했습니다.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 축제 관람객의 최적 위치 선정 및 사용자 경험 개선 |
분석 기법 | 지리공간 데이터 분석 및 개인화 추천 알고리즘 |
어필 포인트 | 실제 공간 분석 기법을 활용한 위치 기반 서비스 구현 |
데이터 분석 포트폴리오: 공공 데이터 활용 지역화폐 정책
실제 지역화폐 사용 데이터를 분석하여 현재 사용 패턴을 파악하고 실제 사용율을 높일 수 있는 방안을 모색한 프로젝트입니다. 지역화폐를 둘러싼 다양한 논란과 이슈들을 객관적으로 분석하고, 어떤 지원이 필요한지를 검토했죠. 단순 현황 분석을 넘어서, 실제로 지역화폐 사용을 늘릴 수 있는 실행 가능한 전략을 데이터 기반으로 제시한 것이 특징이에요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 지역화폐 사용률 증진 및 정책 개선 |
분석 기법 | 공공데이터 활용 현황 분석 및 지역별 비교 분석 |
어필 포인트 | 실제 사회 문제 해결을 위한 구체적 정책 개선안 제시 |
데이터 분석 포트폴리오: LOL 어뷰징 유저 탐지 모델 구축
게임 내 비정상적인 행동 패턴을 데이터로 분석해 비매너 플레이어를 자동으로 식별하고 관리하는 시스템을 추축한 프로젝트예요. 어뷰징 유저들을 사전에 탐지하고, 효과적인 제재 시스템을 데이터 기반으로 설계했습니다. 또한, 일반 사용자들이 공정하고 즐거운 환경에서 플레이할 수 있도록 게임 환경 전반을 개선하기위한 목표를 가지고 있어요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 게임 내 어뷰징 유저 탐지 및 게임 환경 개선 |
분석 기법 | 이상 탐지 모델링 및 게임 로그 데이터 분석 |
어필 포인트 | 비정상적인 매치 기록을 분석하여 어뷰징 유저의 활동 패턴을 명확히 식별 |
데이터 분석 포트폴리오: 피트니스 앱 사용자 참여도 향상 전략
협력사의 앱 이용 고객 30명의 데이터를 분석해 사용자의 활용 패턴과 참여도를 체계적으로 파악한 프로젝트로, 실제 마케팅 전략을 제안한 것이 특징입니다. 실제 기업의 매출과 가치를 향상시키는 명확한 목표를 가진 프로젝트예요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 피트니스 앱 사용자 참여도 향상 |
분석 기법 | METS 지표 기반 사용자 세그멘테이션 및 웨어러블 데이터 분석 |
어필 포인트 | 외부 공신력 있는 데이터(미국심혈관협회) 활용 및 실무 적용 가능한 마케팅 전략 수립 |
데이터 분석 포트폴리오: 교통사고 위험도 예측 및 예방 정책
대구시의 교통사고 데이터를 활용해 사고 발생 원인을 체계적으로 분석하고 이를 예방할 정책을 제안하는 프로젝트입니다. 종속변수의 분포 특성을 고려한 통계적 방법론과 다양한 ML 모델을 결합하여 예측 정확도를 높인 것이 특징이에요.
프로젝트 요약
비즈니스 문제 | 지역 교통사고 발생률 감소 및 예방 정책 수립 |
분석 기법 | 통계 분석과 머신러닝 결합 |
어필 포인트 | 교통사고 예방을 위한 구체적이고 실행 가능한 개선책을 제안 |
데이터 분석 직무에 취업하고 싶다면
기업들이 진짜 원하는 것은 데이터를 비즈니스 가치로 바꿀 수 있는 실무형 인재입니다. 내일배움캠프 데이터 분석 과정은 바로 그런 현장 중심의 분석 역량을 기르는 것을 목표로 합니다. 실무형 프로젝트를 통해 진짜 분석 경험을 쌓고, 데이터로 문제를 해결하는 역량을 기르고 싶다면 내일배움캠프에서 데이터 분석가로의 첫 걸음을 내딛어 보세요.
Share article
Subscribe to our newsletter
