17일차[GPT활용법, 과제]

데이터 분석부터 PM 관점 과제 문서화까지 실습한 하루

오늘은 단순히 데이터를 보는 수준을 넘어서, 데이터를 구조화하고 인사이트를 도출한 뒤 최종 제출 문서 형태로 정리하는 실습을 집중적으로 진행했다.

특히 PM 취업 준비와 연결해서 생각해보면,
“숫자를 읽는 능력”보다 더 중요한 문제를 정의하고 의사결정 가능한 형태로 전달하는 역량을 훈련한 하루였다.

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1. 매출 데이터 분석 및 전처리 실습

가장 먼저 매출 데이터를 기반으로 실무형 데이터 분석을 진행했다.

오늘 다룬 실습은 다음과 같다.

• 조건 기반 엑셀 수식 설계
• 피벗 테이블 구성 방식 학습
• 제품 / 도시 / 고객분류 기준의 매출 집계
• 대시보드 구조 설계를 위한 Google Apps Script 작성
• 특정 지역에서 어떤 카테고리 상품이 많이 판매되는지 분석
• 지역별 카테고리 판매량 그룹형 막대 그래프 시각화

단순 수치 확인이 아니라
**“어떤 기준으로 데이터를 묶어야 의미 있는가?”**를 계속 고민했다는 점이 가장 큰 학습 포인트였다.

PM 입장에서는 이 과정이 곧
사용자 세그먼트별 행동 패턴 분석 → 기능 우선순위 판단의 근거 데이터로 연결된다고 느꼈다.

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2. 판매량 분석 보고서 작성 실습

데이터 분석 이후에는 실제 컨설팅 보고서 스타일로 문서화하는 연습을 했다.

특히 아래 구조로 보고서를 정리하는 실습이 인상 깊었다.

1. 개요
2. 제품별 주간 판매량
3. 분석 결과
4. 결론 및 제안
5. 데이터 시각화

여기서 중요한 건 단순 요약이 아니라,
**“데이터가 말하는 문제 → 그래서 어떤 액션이 필요한가”**까지 연결하는 것이었다.

이 과정에서 자연스럽게 PM이 자주 하는 업무인

• KPI 변화 해석
• 문제 원인 추론
• 액션 아이템 정의
• 이해관계자 설득용 문서 작성

방식으로 사고하게 되었다.

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3. 과제 제출용 최종 문서 템플릿화

오늘 가장 PM스럽게 느껴졌던 실습은
분석 결과를 노션 제출용 문서 템플릿 형식으로 재구성한 작업이었다.

같은 내용이라도

• 읽기 쉬운 구조
• 논리적인 흐름
• 의사결정 포인트 강조
• 실무형 인사이트 추가

에 따라 전달력이 크게 달라진다는 걸 다시 느꼈다.

특히 **“분석 자체보다 전달 구조가 더 중요할 수 있다”**는 점을 체감했다.

이건 실제 PM 포트폴리오에서도 매우 중요한 부분이라 앞으로 계속 훈련하고 싶은 영역이다.

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4. 오늘의 핵심 배움

오늘 가장 크게 배운 것은
데이터 분석의 목적은 숫자 확인이 아니라 문제 해결 방향을 만드는 것이라는 점이다.

엑셀, 피벗, 시각화, 보고서 작성, 노션 템플릿화까지 이어지는 흐름을 통해
하나의 데이터를 여러 이해관계자가 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 연습을 했다.

이 경험은 앞으로 PM 과제, 포트폴리오, 케이스 인터뷰에서도 큰 자산이 될 것 같다.