[삼성SDS Brightics] 개인분석미션 3-4. EDA (명절 지나가는 속도가 6G,,)

안녕하세요~~

Brightics 서포터즈 2기 정해웅입니다💙

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Brightics 사무국의 배려로 추석동안 푹~~ 쉬고

다시 돌아왔습니다,,

현생이 적응이 안되네요 😅

​

마치,,

출처:https://blog.daum.net/dkgus0660/17

워얼화아수우모옥금퇼..

이 짤이 생각나는 작고 소중한 명절이였습니다,, 잘가라,, 보내줄게

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지난 포스팅에서 load한 데이터를 기반으로 EDA를 진행했었는데요.

사실 이번 개인 분석 프로젝트에서 저는 모델링이나 모델 평가보다는

데이터 자체에 대한 분석에 더 무게를 두었기에

원본 데이터를 가지고 인사이트를 한 번 더 찾아보려고 합니다.. ㅎㅎㅎ

벌써 막 아이디어들이 떠올라서 재밌을 것 같습니다.

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오랜만에 돌아온만큼 활기차게 시작해보겠습니다 ( •̀ ω •́ )✧

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1. EDA

제가 주제로 잡은 것이

디지털 전환과 중소기업 채용 사이의 관계이기 때문에

IT/인터넷 계열에서의 채용 공고 증감 추이를 먼저 살펴보려고 합니다.

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물론 디지털 전환이라는 것이 IT/인터넷 계열사 만이 해당되는 것이 아니고

금융권을 포함해서 직종 불문 전체적으로 일어나는 현상이라

IT/인터넷 계열의 중소기업만 살펴보는 것은 맞지 않으나

다른 계열의 IT관련 직무는 데이터에 포함되어 있지 않기에 생략하려고 합니다.

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전체 데이터에서 IT/인터넷 계열만 뽑아내는 작업을 수행해보려고 합니다.

Brightics 내 "Filter"라는 함수를 사용하면 원하는 Column 중 원하는 Row를 선택할 수 있는

아주 유용한 기능입니다.

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저도 이러한 함수가 있는 줄 모르고 script를 사용해서 빼내려고 했는데,

팀원 중 승찬이형이 알려주셔서 Brightics 함수를 이용해서 작업을 할 수 있게 되었습니다 😀

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먼저 "Data load" 함수와 "Filter" 함수를 이어줍니다.

이후 IT/인터넷 계열이 궁금하기에, J4로 code화 되어있는 row를 선택합니다.

"Filter" 함수 내에서 그 column인 code를 고르고 == 'J4' 를 선택합니다.

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이 때 'J4'아닌 "J4"라던가 J4를 입력하면 오류가 발생하게 됩니다.

 

 

문자열을 필터링할 때는 작!!은!!따!!옴!!표!! 잊지마세요 ㅎㅎ

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이렇게 J4만 깔끔하게 뽑아낸 것을 보실 수 있죠!!

너무 편하지 않나요?! 역시 Brightics,, 엄청나,,

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다음은 월 별 추이를 살펴보겠습니다.

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앞서 올린 포스팅에서도 강조한 Brightics만의 시각화 기능을 다시 한 번 말씀드리자면

Table를 포함한 32개의 다양한 시각화 기능을 자유자재로 활용할 수 있습니다.

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위처럼 Table로는 한 눈에 파악하기 힘든 데이터를 다른 시각화로 바꿔보겠습니다.

<Area> 기능을 활용한 모습입니다.

앞선 Table과 비교하면 확연히 달라지지 않았나요?

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2018년부터 2020년 초반까지는 들쑥날쑥하던 IT/인터넷 관련 채용 공고가

2020년 6월을 기점으로 상승하는 모습을 보여줍니다.

2021년 9월에는 전과는 비교가 안될만큼 많은 공고 수가 늘어난 것을 볼 수 있습니다.

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2020년 06월 IT/인터넷 계열 채용 공고: 22개

2021년 09월 IT/인터넷 계열 채용 공고: 314개

무려 1320% 증가한 것을 볼 수 있습니다,,!

(오잉 ㅋㅋ 이게 맞나?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ)

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앞선 포스팅에서 언급한 것처럼

2021년 9월 제가 추가한 데이터가 급증한 이유는 여러 가지가 있겠으니

한 번 읽어보시면 도움이 될 것 같습니다.

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https://blog.naver.com/mbmb7777/222505787415

[삼성SDS Brightics] 개인분석미션 3-3. 데이터 Load : 부제 수작업 (과연 21년에 중소기업이 가장 많이

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위 분석에서도 볼 수 있듯이

IT/인터넷 계열에 대한 채용 수요가 2021년에 들어 급격하게 증가한 것을 볼 수 있는데요.

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그 중 세부적으로는 어떤 직무가 가장 인기가 높았는지 볼까요?

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이번엔 <Pie> 시각화 기능을 통해 IT/인터넷 계열의 상세 직무의 공고수를 살펴보았습니다.

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이렇게 상황에 맞는 시각화 기능을 잘 고르는 것도 중요한 것 같습니다.

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이 때 Chart Setting 시 주의사항이 있는데요.

Color By에서는 보고 싶은 계열/상세 직무 등을 선택하고

Size By에서는 얼마나 많이 카운팅 되었나 또는 얼마나 많은 공고 수가 올라왔나를 고르는 것입니다.

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이 때 채용 공고 수의 num 를 count로 설정하면

말 그대로 공고의 '갯수'가 아닌 해당 계열이 이 시간 동안 얼마나 많이 나왔나를 세는 것입니다.

이 표로 예를 들자면 Chart Setting에서 Count를 고른다면

웹디자인이 count로는 1번 카운트된 것이고

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Chart Setting에서 Sum을 고른다면

웹디자인이 5번 채용공고가 올라왔다.

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라고 생각하시면 됩니다!!

저도 처음에 Count로 해놓고 봤다가 뭔가 숫자가 이상해서 수정했으니

다들 조심하세요 （￣︶￣）↗　

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다시 위 <Pie> 그래프의 결과를 살펴보자면

1등은 과연...!!!

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1. 웹개발: 157회

2. 응용프로그램 개발: 139회

3. 웹디자인: 116회

4. 하드웨어/소프트웨어: 113회

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8. 인공지능(AI)/빅데이터: 42회

(인공지능/빅데이터 8위인데 왜 넣었냐구요? 그냥 제가 궁금해서 ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ)

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보시다시피 웹 개발/디자인에서 굉장히 많은 인력을 필요로 하는 것을 볼 수 있고

개발/보안/인공지능/빅데이터와 같은 직무는 비교적 공고 수가 적은 것을 볼 수 있습니다.

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사실 상식선에서 생각해봐도

'중소기업'이라는 특성 상 기본적인 프레임/플랫폼이 가장 먼저 필요로 하는 것이 사실이기 때문입니다.

중소기업 입장에서 기본적인 웹 개발자 또는 디자이너

그리고 서버 관리자

그리고!! 컨텐츠/사이트 운영자 등

기업이 운용되는 데 있어서 가장 필수적인 IT 직무 종사자들이 먼저 필요한 것이 현 상황입니다.

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자연스럽게 AI/빅데이터 등 상대적으로 최신 기술 그리고 개발 또는 연구의 형태 종사자들은

중소기업 보다는 연구소나 대기업에서 더 많은 투자를 하기 마련입니다.

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그러나 중소기업에서 AI/빅데이터와 같은 기술의 필요성을 못 느끼는 것은 아닙니다.

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연구단에서의 자료 중 ICT 디바이스 관련 스타트업, 벤처기업 그리고 중소기업 등을 대상으로 수요조사를 한 자료를 가져와봤습니다.

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Data-Network-AI 관련 기술 활용 시 애로사항에 대해서는

1. 기술 적용 초기비용

2. 직원들의 기술 숙련도 문제

3. 비즈니스 사례 부족

등의 문제를 삼았고

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Brightics 같은 데이터 기술 지원 플랫폼에 대한 필요성에 대해 묻자

응답자의 93.6%가 필요하다고 응답하였습니다.

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또, 중소기업중앙회에서의 조사자료를 살펴보자면

출처 : https://www.kbiz.or.kr/ko/contents/contents/contents.do?mnSeq=319

KBIZ 중소기업중앙회

직종별 <부족인력 확보 애로요인>을 조사한 것입니다.

그 중 IT 관련 직종만 추려봤더니

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정보통신업과 컴퓨터 프로그래밍 산업에서는 가장 큰 비율로

(1) 직무능력 갖춘 지원자 없음

(2) 취업 지원자 없음

(3) 근무 여건 열악

을 뽑았고

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소프트웨어 개발 중소기업 979개의 회사에서는

(1) 취업 지원자 없음

(2) 직무능력 갖춘 지원자 없음

(3) 근무 여건 열악

을 뽑았습니다.

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위 결과에서 볼 수 있다시피

어쩌면 중소기업에서도 해당 직무 인원들의 수요는 분명히 있으나

그에 맞는 '직무능력을 갖춘 지원자가 없다'거나 '취업 지원자가 없다'는 것이 가장 큰 이유일 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

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https://zdnet.co.kr/view/?no=20210514142224

20년간 양성된 백만 IT인재는 어디로 갔나

위의 기사에서도 해당 SW 인력 부족에 대한 이야기를 써놨으니

참고하면 좋을 것 같습니다 :)

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이렇게 해서 Brightics에서 간단한 함수를 이용하여

<중소기업의 채용 트렌드> 그 중에서도 IT/인터넷 계열의 직무 현황을 자세하게 분석해보았습니다.

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제가 예측한 것과 비슷한 부분도 있고 생각 외인 부분들도 있어서 신기했습니다.

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다음 포스팅에서는 "데이터 결측치 처리"에 관한 내용을 한 번 정리하고 가면 좋을 것 같아서

이 부분을 자세하게 다루는 것으로 진행해보겠습니다.

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다 💙

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* Brightics 서포터즈 활동의 일환으로 작성된 포스팅입니다.

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