“저는 기술에 정통하지 않습니다. 나는 단지 수학을 얻지 못한다. 마치 외국어 같습니다. 나는 이것을 할 수 없다.” - Kirsten Boyd, Newburyport 고등학교
나는 STEM과 관련된 모든 것을 피하면서 중학교, 고등학교, 대학을 통해 그런 말을했습니다. 그러나 그 문구 중 하나를 말할 때마다 저는 벽에 벽돌을 추가하고 있었습니다. 저와 과학, 기술, 공학 또는 수학 분야의 경력 사이에 있는 벽이었습니다.
선생님들과 교수님들과의 만남, 스터디 모임 참여, 교실 앞자리에 앉아 있음에도 불구하고 오랜 벽이 제 앞을 가로막고 있었습니다. 다른 사람들은 내 자신감 부족을 지적했습니다. 회계에 들어가지 마십시오. 이것은 당신을 위한 것이 아닐 수도 있습니다. 나는 당신에게 그것을 다시 설명할 수 없습니다.
내 노력에도 불구하고 여전히 클릭하지 않았습니다. 아무리 애를 써도 할 수 없다는 확신이 들었다.
나의 수학과 과학 선생님이 남자였다는 것은 도움이 되지 않았다. 저는 이 분야에서 뛰어난 것은 여성이 아니라 남성이라고 믿으며 자랐습니다.
10년 빨리감기. 저는 통계 소프트웨어 회사인 JMP에서 이벤트 기획자로 일하고 있습니다. 입사 1년이 지난 후에도 저는 여전히 “기술적인 능력으로 저를 채용한 것이 아닙니다!”라고 말했습니다. 농담을 했지만 여전히 같은 대화가 진행되었습니다. 그렇게 뛰어난 사람들에게 둘러싸여 있으면 나는 사기꾼, 방에서 가장 지능이 낮은 사람이 된 것 같은 느낌이 들었습니다.
하지만 시간이 흐르면서 개발자, 시스템 엔지니어, 소프트웨어 교육자로 일하는 여성 동료들을 보기 시작하면서 STEM 세계를 조금 다르게 보기 시작했습니다. 저는 제 자신이 기술 팀의 중요한 부분이라고 생각했습니다. 그리고 가능성을 보았습니다. 나도 이 방에 있다. 나는 여기 있고, 나는 속해 있다!
나의 전환점
나는 나에게 취약할 수 있는 공간을 제공한 통계 교육자와 함께 일했습니다. 나는 그녀가 통계 소프트웨어를 사용해 본 적이 없는 사람들을 가르치는 것을 보았다. 저는 그녀가 사람들이 JMP를 열지 않은 상태에서 자신이 하고 있는 일에 대한 확신을 갖는 상태로 이어지도록 도와주면서 흥분하는 모습을 지켜봤습니다. 그것은 나에게 희망을 주었다.
천천히 저와 STEM 사이의 벽이 한 번에 하나씩 무너지기 시작했습니다. 지지와 격려가 있었고 이 멘토는 포기하지 않았다.
나에게 중요한 데이터, 즉 내가 열정적이었던 데이터를 찾는 것은 마침내 그 벽이 무너졌을 때였습니다. 내 데이터를 탐색하면서 완전히 새로운 세계가 시야에 들어왔습니다. 그리고 와우, 그 전망은 아름다웠습니다! 막대 그래프, 워드 클라우드, 트리맵 및 나에게 이해가 되는 더 많은 데이터 시각화로 가득 차 있었습니다.
스키 비유를 사용하자면, 저는 여전히 토끼 슬로프에 있습니다. 하지만 연습, 시간, 인내심을 가지고 블랙 다이아몬드에 도달할 자신이 있습니다. 자신의 길을 멈추고 자신을 믿기 시작하면 멋진 일이 일어날 수 있습니다.
내 종류의 데이터
마케팅 담당자가 데이터가 있고 호기심이 많은 사람이라면 JMP를 사용하기에 적합하다고 말하는 것을 들었습니다. 내가 궁금한 데이터를 찾으면 내가 어디로 가는지 알 것입니다. 내가 거기에 도착한 방법은 다음과 같습니다.
저는 소규모 조직에 JMP를 가르치는 월간 실습 워크숍을 관리하고 주최합니다. 일을 잘하고 지속적으로 개선하는 데 관심이 많은 사람으로서 등록 정보와 이벤트 후 설문 조사 데이터에서 무엇을 배울 수 있을지 궁금했습니다.
이벤트 등록 데이터
등록 데이터를 볼 때 가장 먼저 묻는 질문: 내가 주최한 각 워크숍의 참석률, 취소율, 참석하지 않은 사람들에 대해 알고 있는 것은 무엇입니까?
이 막대 그래프를 만들어 보니 등록자의 약 50%가 참석했으며 7월, 8월, 12월에는 공휴일과 휴가로 인해 참석자가 줄었습니다. 무료 강좌이기 때문에 유료 강좌보다 더 높은 노쇼율이 예상됩니다. 이 그래프는 저를 놀라게 하지 않았습니다.
내 등록자는 어디에 있습니까?
이 누적 막대 그래프를 생성하여 대부분의 등록자가 캘리포니아에서 왔다는 것을 알았습니다. 이는 주의 규모를 고려할 때 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 놀라운 것은 등록자가 두 번째로 많은 주가 훨씬 더 작은 주인 매사추세츠였다는 것입니다. 이를 통해 두 가지 사실을 알 수 있습니다. 캘리포니아와 매사추세츠의 고객은 대부분의 고객보다 참여도가 높고 이 지역의 영업팀은 고객에게 이러한 워크숍을 홍보하고 있습니다. 우리의 영업 전문가가 우리와 협력할 때 정말 기쁩니다!
그런 다음 질문했습니다. Covid-19가 워크숍에 어떤 영향을 미쳤습니까?
2019년부터 2022년 12월 말까지 등록 데이터를 가져왔습니다. Covid 이전의 알려진 데이터로 시작하여 이상치를 인식하고 내가 본 것을 설명할 수 있었습니다.
여기에는 많은 데이터가 있으므로 트렌드를 더 명확하게 보기 위해 "Jump Start with JMP" 워크샵을 다른 두 워크샵과 분리했습니다.
2019년부터 2022년까지의 "JMP로 시작" 데이터입니다.
이 막대 차트를 통해 데이터를 살펴봄으로써 다음과 같은 결론을 내렸습니다.
- Covid-19는 2020년 2월 25일 미네소타주 Eagan 세션 당시 미국에 진출하기 시작했습니다.
- 2020년 3월 3일 오리건 주 포틀랜드 워크숍은 우리의 마지막 대면 행사였습니다. 그래프는 COVID-19가 확산되면서 높은 취소율을 보여줍니다. 워크숍 마지막 날 JMP는 직원의 여행 금지 조치를 시행했습니다.
- 2020년 4월 워크숍은 대면 대신 온라인으로 진행된 첫 워크숍이었습니다. 온라인에서 더 많은 참가자를 수용할 수 있다는 사실을 깨닫고 등록을 25 à 50 à 75 à 115 à 150에서 늘리기 시작했습니다. 우리는 약 50%의 노쇼율을 예상하는 법을 배웠고 교육 중에 채팅으로 질문에 답하는 것이 직접 대면할 때보다 더 쉬워서 더 많은 사람들을 편안하게 수용할 수 있다는 것을 배웠습니다.
- 우리 중 많은 사람들이 온라인 회의에서 느끼는 화면 피로를 고려하여 하루 종일 학습 경험에서 의제를 반나절 학습 경험으로 변경했습니다.
- 이러한 워크숍이 온라인으로 진행되자 지리는 더 이상 제한 요소가 아니었습니다.
- 2021년 이전에는 이러한 워크숍이 특정 지역의 고객에게만 혜택을 주기 위해 열렸습니다. 즉, 해당 지역에 할당된 영업 팀이 JMP 사용자를 초대하지 않으면 등록률이 낮을 것입니다. 따라서 버지니아주 알링턴과 캘리포니아주 샌프란시스코에서 이벤트가 취소되었습니다.
- 2021년에는 미국, 캐나다 및 남미 고객에게 등록을 시작했습니다. 그래프는 등록이 극적으로 증가했음을 보여줍니다.
등록 데이터에 대한 나의 마지막 질문: 우리가 도달한 고유한 회사는 몇 개입니까?
2022년에는 617개의 소규모 조직에 도달했습니다. 트리맵은 각 회사의 전체 등록자 비율을 보여줍니다. 정보를 제공하기 때문에 트리맵을 좋아합니다. 그리고 아름다운. 우리는 그들의 신원을 숨기기 위해 회사 이름을 익명화했습니다.
행사 후 설문조사 데이터
나는 워크샵에 대한 참석자의 생각을 보여주는 데이터에 대해 열정적입니다. 이 데이터를 검토하기 전에 설문 조사는 일반적으로 응답률이 낮다는 점에 유의하십시오. 따라서 이 데이터를 분석할 때 응답 수보다는 응답 자체에 중점을 두었습니다.
첫 번째 질문: 워크숍에 얼마나 만족하셨습니까?
답변을 보는 방법은 여러 가지가 있지만 히트맵이 특히 마음에 들었습니다. 여기서 색상은 매우 만족에서 약간 불만족까지의 변화를 보여줍니다. 색상이 어두울수록 더 많은 응답을 받았습니다. 이 설문조사 질문에 대해 5점 척도가 있었지만 크게 불만족한 사람이 없었기 때문에 4점 척도로 표시했습니다. 세상에 감사합니다. 이 히트맵은 JMP 가속, 품질 향상, JMP 시작 등 유형별로 워크샵을 분류합니다.
Graph Builder는 시각화를 만들기 위해 제가 자주 사용하는 JMP 도구입니다. JMP에는 설문조사 데이터를 검토하는 도구도 있습니다. 여기서 아름다운 점은 사용자가 귀하와 귀하의 청중에게 전달하는 출력에 따라 다양한 형식으로 데이터를 표시할 수 있다는 것입니다.
- 공유 차트. 저는 이 차트가 거의 누적 막대 차트와 같이 함께 그룹화된 응답의 시각적 측면과 함께 해당 설문 조사의 전체 응답을 표시하는 것을 좋아합니다. 나는 각 범주에 대해 얼마나 많은 응답이 있는지 볼 수 없어서 얼마나 많은 사람들이 매우 만족하는지 아니면 어느 정도 만족하는지 추측하게 하는 것이 싫었습니다.
- 주파수 차트.빈도 차트가 각 범주를 구분한 것은 마음에 들지만 해당 범주에 대한 전체 응답을 이해하기가 어려웠습니다.
이제 다르게 시각화된 결과를 보았으므로 한 차트를 다른 차트보다 선호할 수 있습니다. 내가 선호하는 것은 워크숍 만족도에 대한 질문에 히트맵을 사용하는 것이었습니다.
두 번째 질문: 워크숍 진행 속도는 어땠나요?
나는 공유 차트를 통해 워크샵 페이싱 결과를 보는 것을 선호했습니다. 3개의 포인트만으로 데이터를 명확하게 볼 수 있었습니다. 그리고 JMP Accelerate 워크숍이 중급에서 고급 사용자를 위해 설계되었다는 사실을 알고 있었기 때문에 초심자 사용자가 진행 속도가 너무 빠르다는 사실에 놀라지 않았습니다.
세 번째 질문: 가장 가치 있는 것은 무엇입니까?
로컬 데이터 필터를 사용하여 각 단어 구름을 보기 위해 세 개의 워크샵 사이를 전환했습니다. 구 추가, 단어 다시 코딩, 불용어 추가와 같은 상당한 양의 정리가 필요했습니다. 팁과 요령, 실습, DOE, 데이터 분석, JMP의 새로운 학습이 단어 구름에서 튀어나왔기 때문에 작업은 그만한 가치가 있었습니다.
이 노력에서 얻은 가장 큰 교훈 중 하나는 그래프를 작성하고 질문에 답하기 전에 데이터를 정리해야 한다는 사실을 깨달았다는 것입니다. JMP에 익숙해지고 데이터를 탐색하는 동안 프로세스를 여러 번 변경했습니다. 그리고 데이터를 표현하는 가장 좋은 방법을 찾기 위해 끊임없이 질문했습니다. 제가 항상 가지고 있었던 이러한 질문, 분석 및 문제 해결 기술은 STEM의 필수적인 부분입니다. 데이터로 더 많이 작업할수록 더 많이 배웠습니다.
하지만 제가 발견한 가장 중요한 사실은 JMP가 할 수 있는 일의 일부에 불과하다는 것입니다. 데이터 탐색 여정을 계속하게 되어 기쁩니다. 여러분의 참여를 환영합니다. 이벤트 기획자가 데이터 애호가로 변한 이 이야기가 STEM과의 관계에 대해 다르게 생각하는 데 도움이 되었다면 알려주십시오. 우리는 함께 데이터 탐색기가 될 수 있습니다!
