실무에서 바로 쓰는 데이터 분석 영어 표현 📊 (1)

안녕하세요! 오늘은 제가 폴란드 팀과 일하면서 실제로 자주 사용했던 데이터 분석 영어 표현들을 공유해드리려고 해요. 특히 처음 글로벌 팀과 일하시는 분들이 꼭 알아두시면 좋을 표현들을 준비했습니다. 😊

 

1. Skewed (치우침) 📈

![정규분포와 치우친 분포 비교] 왼쪽: 정규 분포 / 오른쪽: 오른쪽으로 치우친 분포

이럴 때 써요!

회사에서 급여 데이터나 주문 금액을 분석할 때 가장 많이 마주치는 패턴이에요.

실제 대화 예시:

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나: "Looking at this sales data, it seems quite skewed." 동료: "Yes, I see. Most sales are under $50, but a few large purchases are pulling the average up."

 

 

실전 활용 💡

• "Our customer age distribution is skewed towards younger users" (우리 고객 연령 분포가 젊은 층으로 치우쳐 있어요)
• "The data is heavily skewed due to these outliers" (이상치들 때문에 데이터가 많이 치우쳐 있네요)

2. Cluster (군집) 🎯

![데이터 군집 예시] 실제 고객 구매 데이터에서 나타나는 군집 현상

이럴 때 써요!

특정 구간에 데이터가 몰려있을 때 사용해요. 예를 들어 식당 리뷰 평점이 3점대와 5점대에 많이 몰려있다거나, 주로 찾는 연령대가 20대 초반과 30대 후반에 집중되어 있을 때 써요.

실제 대화 예시:

 

나: "I notice there's a large cluster of users in their mid-20s" 동료: "Right, that's our core demographic for this product"

실전 활용 💡

• "We see two main clusters in the purchase data" (구매 데이터에서 두 개의 주요 군집이 보여요)
• "There's a significant cluster around the $100 price point" (100달러 가격대 주변에 큰 군집이 있네요)

3. Taper off (점차 감소) 📉

![테이퍼 오프 패턴] 시간에 따른 사용자 활동량 감소 그래프

이럴 때 써요!

점점 줄어드는 현상을 설명할 때 씁니다. 예를 들어 신규 앱 출시 후 초기 다운로드 수가 많다가 점차 줄어든다든지, 계절성 상품의 판매량이 성수기 이후 서서히 감소하는 경우에 사용해요.

실제 대화 예시:

 

나: "Our daily active users seem to taper off after the first month" 동료: "That's normal for most apps. We should focus on retention strategies"

실전 활용 💡

• "Sales typically taper off towards the end of the season" (판매량이 보통 시즌 막바지에 점차 감소해요)
• "User engagement starts to taper off after the first two weeks" (사용자 참여도가 첫 2주 후에 점차 감소하기 시작해요)

 

실제 상황별 활용법 🎯

상황 1: 월간 보고서 작성할 때

"Looking at January's data, we can see customer spending clusters around the $20-30 range, but some large corporate purchases slightly skew it. The frequency of high-value transactions tapers off above $100."

상황 2: 팀 미팅에서 트렌드 설명할 때

"Our user acquisition shows interesting patterns: we have clear clusters in the 18-24 and 35-44 age groups. The distribution is skewed towards younger users, and engagement tends to taper off after 55+."

마무리 🎉

이러한 표현들은 데이터를 설명할 때 정말 자주 사용되는 필수 표현들이에요. 처음에는 어색할 수 있지만, 실제 업무에서 한두 번만 써보시면 자연스럽게 사용하실 수 있을 거예요!

다음 시간에는 데이터 시각화할 때 자주 쓰는 표현들을 알아볼게요. 궁금하신 점 있으시면 댓글로 남겨주세요! 😊