[Datacamp] Data communication concept

이번 강의는 python code보다는 데이터 사이언티스트의 중요한 역량으로 꼽히는 '소통 능력'과 관련된 내용을 다루고 있습니다. 데이터를 통해 유의미한 결과를 도출해내는 것도 중요하지만, 그 결과를 듣는 사람들에게 효과적인 방식으로 전달하는 것 또한 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 역량입니다. 

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1. Data storytelling

스토리텔링의 요소

1. Data - 발견한 점과 결과를 포함하여 실천할 수 있는 insight 도출
2. Visual - 간단하고, 오해의 소지가 없어야함
3. Narrative - 설득력 있고, 이해하기 쉬워야함 

 이 모든 것을 포함해 3분 이내에, 깔끔하고 정확하게 (clear and concise), 특별한 관점(unique point of view)을 보여준다면 성공적인 스토리텔링이라고 할 수 있겠습니다. 저는 이 내용을 보고 elevator speech (참고 링크 - 아사나) 가 떠올랐습니다. 사람들은 우리의 생각만큼 집중력이 좋지 않습니다. 제 스스로 집중력이 길다고 자부할 수는 없어서 공감되는 이야기인데요.. 아무튼 짧은 시간 내에 효과적으로 이야기하고자 하는 바를 각인 시킬 수 있는 스피치 방법입니다. 데이터 사이언티스트가 읽어두면 좋은 내용일 것 같아 붙여봅니다. 

청중에 관해 알아두어야 할 것들

• 듣는 사람들의 배경 지식 (e.g 모델의 작동 방식)
• 듣는 사람들이 이해해야 하는 것
• 듣는 사람들이 필요로 하는 지식의 수준

ADEPT technique

• Analogy - 이미 알고 있는 것과 새롭게 알게 된 것 간의 연결
• Diagram - 시각화
• Example
• Plain English
• Technical definition

2. Selecting the right data

 "garbage in, garbage out" - 한국말로 콩 심은 데 콩 나고, 팥 심은 데 팥 난다라는 뜻이죠. 우리가 이야기를 전달하는 대상에 따라 적절한 데이터를 선택해야 효과적인 스토리텔링을 할 수 있습니다. 

•  to Executive team (e.g CEO, investor, founder) : 데이터를 통해 얻은 결론을 활용하여 중요한 의사 결정을 할 수 있는 주체라는 점을 고려해야 합니다. 
• to Project manager : 회사가 원하는 방향으로 각 프로젝트를 이끌어 나가는 사람들이므로, 프로젝트 방향을 위한 구체적인 수치 및 근거를 제시해야 합니다. 
• to General audience : 프로젝트의 일반적인 결과물 및 영향에 관심있는 사람들, 특히 결과에 회의적인 사람들이 있을 수 있는 점을 고려해야 합니다.

Relavant statistics

• 절댓값 VS 비율 - 어떤 변화를 그래프로 시각화할 때, 의도를 더 잘 나타낼 수 있는 값을 선택합니다. (e.g 102 -> 104로 값이 변화한 경우와 2 -> 4로 변화한 경우 절댓값은 같지만 비율로 보았을 때 큰 차이가 남)
• 합계 (Aggregates) - 데이터에 대해 요약해서 보여줄 수 있는 지표로, 총합(total), 평균 및 중앙값 등을 예시로 들 수 있습니다. 
• p-value - 데이터에 대해 얼마나 믿을 수 있는지에 대한 값입니다. 

Pros and cons of presenting

• Pros
  • 듣는 이들과 소통하며 의견을 제시할 수 있다
  • 즉각적인 피드백을 받을 수 있다
  • 비언어적 요소들을 통해 효과적인 전달이 가능하다
• Cons
  • 영구적인 기록이 불가능하다
  • 내용이 너무 길어질 경우 집중력이 저하되기 때문에 모든 내용이 주목받기 어렵다

Pros and cons of written materials

• Pros
  • communication에 대한 기록이 남게 된다
  • 많은 사람들과 공유할 수 있다
  • 메세지에 대한 감정적 개입이 적다
  • 동료들과 코드를 공유하기에 더 적합하다
• Cons
  • 즉각적인 피드백, 특히 읽는 이들의 이해도에 대해서 바로 알기 어렵다

Structuring written reports

 위 내용을 통해, 유관 부서와 소통할 때 presentation 과 문서를 사용하는 방법의 장단점을 알아보았습니다. 이번 챕터에서는 효과적인 소통을 위해서 문서를 구성하는 방법에 대해 이야기합니다. 

Types of reports

• Informational report - 짧고, 구조가 별도로 정해져있지 않으며, 사실 전달에 초점
• Analytical report - 분석 내용에 대해 전달, 정해진 구조를 따르며 data-driven decision을 전달하는 것에 초점
• Final report - 길이가 길고 자세한 데이터 분석 내용을 담고 있으며, 기술적인 디테일을 포함
• Summary report - 길이가 비교적 짧고 (5 페이지 이내), 중요한 발견 및 시각적 자료를 포함

Report structure (for journals)

1. Introduction - 문서의 목적 및 개요
2. Body - 데이터에 대한 설명, 사용 모델 등 분석 방법, 분석 결과, 결과에 대한 평가 
3. Conclusion - 결론에 대한 요약 및 recommendation 포함

Structure for business context

 1-3-25 법칙 : 1 page of abstract, 3 pages of executive summary, 25 pages of details

Steps for report 

출처 : datacamp

report를 준비하기 전 정의해야할 항목

• who : 읽는 대상 (e.g HR department director)
• why : 레포트 작성의 목적 (e.g important decision about salary)
• content : 레포트의 핵심 내용 (e.g key findings and recommendations)
• channel : 전달 방법 

Planning an oral presentation

 슬라이드를 구성하기 전에 purpose, audience, message를 체크해야 합니다.

• Purpose - informative / instructional / persuavie
• Audience - technical colleagesu / managers or executive team / customer
• Message - opening statment, one thing to stick with, central message, closing statement

Slides

• One message per slide 
• Color - good contrast, inclusive