데이터 분석이 쉬워지는 비법

단순 카운트 변화 추이는 로그의 상태를 정확히 표현하지 못한다. 다양한 상태 정보가 섞여 있는 상태에서 개수의 변화가 어떤 상태를 특정하는지 알기 힘들다는 얘기.

count 추이(12~25일)

그래서 강조하는 게 상태별 고유성 확보를 통한 데이터 해상도 변경 및 다양한 Metric 활용. 카운트 추이로는 알 수 없었던 19일의 상태 변화가 해상도 및 Metric 변경을 통해 드러난다.

URL 고유 개수

백분위 90%의 변수 길이

이런 결과를 얻기 위해 데이터를 분류하고, 고유성을 확보하고, 효과적인 지표를 개발하는 데 많은 시간을 투자한다. 그러나 그런 노력을 들이고도 정작 쌓인 데이터를 분석하지 않는다면 모든 노력은 물거품이 되고 만다. 반면 정말 단순하게 로그 개수만 센다 해도 매일, 매 시간, 매 분 데이터의 변화를 궁금해한다면 그 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있다.

count 추이(19일)

소 잃고 외양간 고치는 사후 대응을 원치 않는다면, 실시간 대응 근처라도 가고 싶다면, 방법은 꾸준함을 잃지 않는 것이다. 꾸준히 하면 데이터 분석은 쉽다.


Popit은 페이스북 댓글만 사용하고 있습니다. 페이스북 로그인 후 글을 보시면 댓글이 나타납니다.