모니터링을 통해 수집한 데이터는 그 자체로는 의미가 제한적이에요. 데이터의 진정한 가치는 이를 분석하고 효과적으로 시각화할 때 빛을 발한답니다.

🐧 데이터 분석, 무엇부터 시작할까요?

수집된 데이터를 앞에 두고 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있어요. 체계적인 접근 방식을 통해 의미 있는 인사이트를 도출해봐요.

데이터 정리와 검증하기

분석에 앞서 데이터의 품질을 확인하는 것이 중요해요.

• 누락된 데이터 확인하기 : 데이터에 빈칸이나 누락된 부분이 있는지 확인하세요. 일부 데이터가 없다면, 추정치를 사용할지 해당 부분을 분석에서 제외할지 결정해야 해요.
• 이상치 식별하기 : 다른 값들과 현저히 차이나는 데이터가 있는지 확인하세요. 예를 들어, 한 부스의 폐기물 발생량이 다른 부스보다 10배 많다면, 측정 오류인지 실제 현상인지 확인이 필요해요.
• 데이터 형식 통일하기 : 관객 설문조사에서 어떤 응답자는 이동거리(km)로, 다른 응답자는 이동시간(h)으로 답했다면, 이동시간을 이동거리로 환산해 총 이동거리와 관련 탄소배출량을 계산해야 해요.

핵심 지표 계산하기

정리된 데이터를 바탕으로 의미 있는 지표를 계산해봐요.

• 절대값과 상대값 모두 고려하기 : 총 탄소배출량(절대값)뿐만 아니라 관객 1인당 배출량(상대값)도 계산하면 축제 규모에 상관없이 비교가 가능해져요.
• 비율과 퍼센트 활용하기 : "재활용 쓰레기가 15톤 발생했습니다"보다 "전체 폐기물의 65%를 재활용했습니다"가 더 의미 있는 정보를 제공해요.
• 시간에 따른 추이 분석하기 : 여러 해에 걸친 데이터가 있다면, 중요 지표의 변화 추이를 계산하세요. "작년 대비 에너지 사용량 20% 감소"와 같은 메시지는 강력한 영향력을 가져요.

비교 분석하기

데이터를 다양한 관점에서 비교하면 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있어요.

• 내부 비교 : 다양한 영역(이동/교통, 에너지, 폐기물 등) 간의 환경 영향을 비교하거나, 축제 내 다른 구역이나 활동 간의 차이를 분석해보세요.
• 외부 비교 : 가능하다면 유사한 규모의 다른 축제나 이벤트와 비교하세요. 산업 평균이나 벤치마크가 있다면 더욱 좋아요.
• 목표 대비 성과 비교 : 처음에 설정한 목표 대비 실제 성과를 비교하는 것도 중요한 분석 방법이에요.