HEARTCOUNT 시작하기
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.
로그인하기
로그인 페이지에서 로그인을 진행해 보세요. 아직 계정이 없다면, 구글 계정으로 바로 시작해 보세요.
로그인에 어려움이 있다면?
캠페인 생성하기(데이터 업로드하기)
HEARTCOUNT 로그인을 마쳤다면, 테이블 형식의 엑셀 또는 CSV 파일을 업로드해주세요.
Q. 캠페인이 무엇인가요?
캠페인은 HEARTCOUNT에서 사용하는 분석의 단위입니다. 한 캠페인에는 하나의 데이터셋을 올릴 수 있습니다. 분석 캠페인을 여러 개 쌓아나가며 데이터를 탐험해 보세요!
Q. 데이터 크기, 변수, 행, 셀, 캠페인, KPI 등 제한이 있나요?
EDA(무료 버전, 일회성 시각화) 기능의 경우 파일 크기의 제한이 없습니다. 프리미엄 버전(고급 분석 기능)의 경우 최대 500MiB이며 레코드가 너무 많을 경우 캠페인을 저장할 때 제한이 있을 수 있습니다. (서비스 내부의 필터링 기능을 통하여 필터링하여 저장 가능합니다.) 이외에도 아래와 같은 사양을 가지고 있습니다.
•
행 개수: 제한 없음
•
열(변수) 개수: 300개 이하 권장
잠깐! 엑셀 데이터셋이 HEARTCOUNT에 업로드하기 적절한가요?
아래 삼각형을 클릭하여 검토해 보세요.
하트카운트에 업로드하기 적절한 데이터셋 예시 보기
샘플 데이터셋 활용해보기
아직 마땅한 데이터셋이 없다면, 하트카운트에서 제공하는 샘플 데이터셋을 활용하여 툴을 익혀 보세요.
매출, HR을 비롯한 다섯 개의 샘플 데이터와 활용 예시를 제공합니다.
데이터셋 검토하기
데이터를 추가하고 ‘다음 단계’ 버튼을 클릭하면, 사용자가 업로드한 데이터를 직접 검토할 수 있습니다. 또한, 2개 이상의 시트가 있을 경우 분석할 시트를 직접 고를 수 있습니다.
•
데이터셋에 특별한 문제가 없을 경우, ‘성공적으로 데이터셋을 읽었습니다’라고 알려주며 아래로 스크롤하여 개별 변수를 검토하거나 수치형 변수의 경우 파생 변수의 세부 설정을 진행한 후 다음 단계를 클릭해주시면 됩니다.
•
하트카운트가 데이터를 읽던 중 정상적으로 분석이 어려운 칼럼이 있을 경우 걸러내 사용자에게 알려줍니다. 이 경우 사용자는 해당 칼럼 삭제 혹은 수정 등의 액션을 취해야 합니다.
정상적으로 분석이 어려운 칼럼이란? (화살표 클릭)
•
숫자로 표현된 범주형 변수의 경우, 선택적으로 혹은 일괄적으로 수치형 → 범주형으로 변환시킬 수 있습니다.
•
불필요한 변수는 비활성화할 수 있습니다.
•
수치형 변수의 경우, 구간별 개수, 구간을 어떻게 나눌지 등 파생변수(Bin과 Percentile)의 세부 설정 또한 가능합니다.
•
변수(칼럼, 열)의 유형
◦
Abc : 범주형 변수를 뜻합니다. (성별, 이름, 퇴직 여부 등과 같은 카테고리)
◦
# : 수치형 변수를 뜻합니다. (나이, 매출 등과 같은 연속성이 있는 숫자, 일정 구간과 %로 쪼갠 파생 변수 자동 생성)
◦
달력: 날짜 변수를 뜻합니다. (날짜, 년/분기/월/주/요일 유형/요일/시간 등 다양한 형태로 시각화 가능)
혹시 날짜 변수가 제대로 인식되지 않고 있나요?
엑셀에서 해당 열을 선택하여 ‘오른쪽 마우스 → 셀 서식’을 통해 날짜 형식으로 설정되어 있는지 확인해주세요!
데이터 탐험하기
데이터셋을 잘 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.
상관 관계 알아보기
임의의 두 변수가 어떤 인과 관계 또는 상관 관계를 가지고 있는지 시각화 그래프의 모양 및 기울기(상관 계수)를 통하여 파악할 수 있습니다.
•
스마트 플롯으로 알아 보기
상관계수는 어떻게 보나요?
상관계수가 0인 경우 두 변수는 서로에게 어떤 영향도 주지 않는 비선형 관계이며, -1일 경우 하나가 증가하면 비례하여 다른 하나는 감소하는 음의 상관 관계, +1일 경우 하나가 증가하면 다른 하나도 함께 증가하는 양의 상관관계를 뜻합니다.
스마트 플롯 > > X축: 수치형 변수, Y축: 수치형 변수 설정 > 상관관계
•
스몰 멀티플즈로 알아 보기
스몰 멀티플즈
데이터의 분포 시각화하기
데이터가 어떤 모양으로 흩어져있는지 궁금하다면, 스마트 플롯의 Boxplot(상자그림)과 히스토그램을 이용해보세요.
•
박스플롯으로 알아보기
우선 X축에 숫자가 아닌 범주형 변수(카테고리/유형)을 선택해주시고, 우측 첫 번째 아이콘인 박스 플롯을 클릭하면 해당 범주의 분포(최대값, 중앙값, 최소값 등)을 한 눈에 확인할 수 있습니다.
스마트 플롯 > X축: 범주형 변수, Y축: 수치형 변수 설정 > 박스플롯
•
‘분포’ 기능으로 알아보기
분포는 데이터의 빈도를 파란색 선으로 표현하는 시각화 기능입니다. X축을 범주형 변수로 선택 후, 좌측에서 4번째 아이콘을 클릭해주세요. 파란색 선이 길수록 해당하는 값에 데이터가 많이 존재한다는 의미입니다.
스마트 플롯 > X축: 범주형 변수, Y축: 수치형 변수 설정 > ‘분포’
•
히트맵으로 알아보기
히트맵은 색깔의 진함 정도를 통해 어느 지점에 데이터가 많이 모여 있는지 밀도를 확인할 수 있습니다. X축에 범주형 변수를 넣은 경우와 수치형 변수를 넣은 경우 모두에서 히트맵을 확인할 수 있습니다.
스마트 플롯 > X축: 수치형 변수, Y축: 수치형 변수 설정 > 히트맵
범주(카테고리)간 차이 비교하기
•
Bar Chart는 범주형 변수를 한 눈에 이해하기에 좋은 그래프입니다.
스마트 플롯에서 하위그룹을 X축으로 설정하면, 막대그래프로 변경되며 Y축(수치)은 개별 레코드를 모두 표현하는 형태가 아닌 평균 혹은 합과 같은 요약값으로 변경됩니다.
스마트 플롯 > 바 차트
•
데이터를 더 쪼개서 보고 싶다면, 위 상태에서 하위그룹을 다른 범주형 변수로 설정해주시면 바 그래프가 한 차원 더 쪼개어 표현됩니다.
스마트 플롯 > 바 차트 > 하위그룹 설정
•
Y축을 합으로 설정하여 범주별 누적 합계를 확인하고 싶다면, 우측의 두 번째 아이콘인 Stacked Bar Plot을 클릭하면 하위그룹을 위로 쌓는 형태로 바꿀 수 있습니다.
스마트 플롯 > 바 차트 > 하위그룹 설정 > Stacked Bar 형태로 표현하기
분석하기 (프리미엄으로 업그레이드하기)
‘탐험하기’를 통해 하트카운트의 시각화 기능을 충분히 익혔다면, 하트카운트의 자동 분석 기능들도 경험해 보실 차례입니다! 하트카운트의 분석하기 메뉴는 KPI(중요하다고 생각되는 지표 e.g 매출, 이익 등) 를 기반으로 통계적인 분석이 가능하다는 특징이 있습니다.
‘분석하기’ 메뉴를 이용하려면 캠페인을 계정 서버에 저장해야 하는데요. 그러려면 HEARTCOUNT 프리미엄으로 업그레이드해야 합니다. 1개월 무료 체험이 가능하니, 좌측 메뉴의 Upgrade 버튼을 클릭해 무료 체험 먼저 진행해 보세요.
