월간 데이터 노트 1월 : 행복 찾기 프로젝트

📌 목차
1. 프로젝트 배경 & 목적
2. 데이터 개요 및 수집 방법
3. 데이터 분석 과정
4. 문제 정의
5. 가설 설정
6. 액션 플랜
7. 마무리 : 아쉬웠던 점
+8. KPT회고 + Tip

 

 

1. 서론

1.1 프로젝트 배경

글또에서 임정님의 눈이 반짝여지는 월간데이터노트 시작을 계기로 나는 뭘 분석해볼까 고민하게 됨

작년 10월, 시간 관리 모임에 참여하신 분들 중에서 모임 참여의 목적이 행복을 찾기라는 것을 알게됨

그때 나는 어떨 때 행복할까 고민했던 적이 있었음.

평소 취미가 다양하지 않아서 독서, 케이크 먹기, 친구들과의 약속 외에 나는 어떤 순간에 행복을 느낄까? 궁금했음

내가 행복을 느끼는 순간을 직접 기록하고 데이터화해서 분석해보면 어떨까? 하는 호기심으로 시작하게 되었다.

 

1.2 데이터 분석의 목적

• 데이터를 통해 나의 행복을 수치화하고, 행복에 영향을 미치는 요인을 파악
• 더 행복한 삶을 설계하기 위한 인사이트 도출
• 거창한 척 했지만 별거 없음 주의

 

 

2. 데이터 개요 및 수집 방법

2.1 데이터 개요

• 분석에 사용된 주요 컬럼과 데이터 구조

컬럼명	설명	형식(타입)
날짜	데이터 기록 날짜	YYYY-MM-DD 형식 (예: 2025-01-06)
요일	데이터 기록 요일	월요일~일요일
행복 점수	오늘 느낀 행복 점수	척도 1~10
생산성 점수	업무 또는 개인 공부	척도 1~10
에너지 점수	에너지 수준, 주요 컨디션	척도 1~10
스트레스 점수	스트레스 수준	척도 1~10
주요 활동	행복한 일 기록	텍스트, 예 : 업무, 사이드프로젝트, 밋업, 친구 모임 등
특별 이벤트 여부	특별한 일정	bool (있음 : O, 없음 : X)
감정 키워드	주요 감정 키워드	텍스트, (13가지 긍정 키워드, 2가지 부정 키워드, 1가지 중립 키워드)
장소	활동했던 주요 장소	텍스트, 예 : 집, 회사, 카페
활동 시간	행복을 느낄 수 있었던 활동 시간	숫자, 분 단위, 예: 3시간 →180
지출액	행복을 느꼈던 순간 필요했던 지출금액	숫자, ₩원
수면 시간	눈감고 눈뜬 직후 시간 계산	숫자, 시간 단위, 예: 8시간→ 8

 

 

• 감정 키워드 구성

감정	설명
긍정	만족, 확신, 감사, 행복, 희열, 반가움, 감동, 기쁨, 뿌듯함, 즐거움, 안정감, 편안함, 설렘
부정	피곤함, 부담감
중립	긍/부정이 없는 감정

 

• 키워드 선정 기준 
  • 긍정 키워드 : 주요 활동을 통해 느낄 수 있는 감정 나열
  • 부정 키워드 : 주로 스트레스를 많이 받는 요소 2개

 

2.2 데이터 수집 방법

• 셀프 리포팅 방식으로 데이터를 기록
• 데이터 기록 주기(아침/저녁)

아침 

• 주요 항목
  • 직전 날짜에 해당되는 행복 점수, 생산성 점수, 비고 기록
  • 당일 날짜에 해당되는 수면 시간 기록 

저녁 

• 주요 항목
  • 당일 날짜에 해당되는 에너지 점수, 스트레스 점수, 감정 키워드, 주요 활동, 활동 시간, 장소, 지출액 기록

 

 

3. 데이터 분석 과정

3.1 주요 분석

행복 점수 변화 추이

2025년 1월 1일부터 1월 24일까지

뭔가 패턴이 보이는  것 같아요...!

 

 

요일별 행복 점수 평균

어떤 요일이 제일 행복했을까?

*조사된 데이터는 1월 1일부터 24일까지로, 이는 일주일(7일)이 3번 반복되고 3일이 추가
- 요일별 행복 점수 평균을 계산할 때, 특정 요일에 해당하는 데이터의 샘플 크기가 불일치
- 데이터의 일관성을 유지하기 위해, 1월 1일부터 21일까지의 데이터만 사용하여 각 요일의 샘플 크기를 동일하게 조정함

 

요일	행복 점수 평균
월요일	6
화요일	6.6
수요일	6.6
목요일	4.6
금요일	7.3
토요일	7.3
일요일	7.3

 

금요일과 토요일 일요일이 각 7.3으로 행복 점수 평균이 높았고, 화요일과 수요일 > 월요일 > 목요일 순으로 높았다.

나는 어쩔 수 없는 K-직장인임을 깨달았다.

 

❓ 실시간 TMI : 왜 목요일의 행복 점수 평군이 가장 낮았을까?
→ 나의 예상 : 월, 수, 목이 대면 출근(고정) 화, 금이 재택이기 때문에
월요일부터 수요일까지 쌓인 피로 누적 + 수요일에 이어 목요일 연속 대면 출근 이슈로 
다른 요일보다 상대적으로 더 에너지가 부족하지 않았을까 예상해본다...! 🤔

 

 

나는 주로 어떤 감정일 때 행복할까?

 

주요 감정 키워드 빈도 분석

• 행복할 때 자주 나타나는 감정 키워드의 빈도를 계산

*여기서 '행복'은 나머지 12가지 키워드에 포함되지 않는 긍정적인 감정을 행복이라는 키워드로 대체했다.

 

감정 키워드	빈도
뿌듯함	11
즐거움	9
반가움	7
행복	6
감사	6
기쁨	5
만족	5
편안함	4
안정감	3
희열	3
설렘	3
확신	1

 

 

행복할 때 주로 느끼는 감정(6회 이상)은 뿌듯함 > 즐거움 > 반가움 > 행복 = 감사  순이었다.

행복을 느꼈던 데이터를 확인해보니 주로 뿌듯함, 즐거움, 반가움을 느낄 때 행복하다고 느꼈다.

그렇다면, 나는 이러한 감정들을 주로 어떤 활동에 의해 얻었을까? 

 

행복 찾기 과정
주요 활동 → 주요 감정 키워드 → 높은 행복
특정 활동이 긍정적인 감정을 유발하고, 이 감정이 높은 행복으로 이어지는 구조

나도 몰랐던 (?) 행복의 비결 파헤치기 🎯
특정 활동에 의해 → 긍정적인 감정을 얻고 → 높은 행복을 얻었다면, 
행복 점수가 높은 날을 분석 → 주로 느꼈던 감정 키워드를 파악 → 해당 감정을 유발한 주요 활동을 역추적해본다면,
나만의 행복을 찾는 데 큰 도움이 될 것이라 생각했다.

 

 

 

감정 별 주요 활동 키워드

뿌듯함 : 사이드 프로젝트, 글쓰기

즐거움 : 약속

반가움 : 글또, 약속, 친구, 지인

행복 : 사이드 프로젝트 

 

 

 

행복 점수와 주요 변수 간 상관관계

어떤 요인이 나의 행복에 큰 영향을 줄까?

 

 

 

변수 간 상관계수, p-value

변수	상관계수	p-value
생산성 점수	0.29	0.1704
에너지 점수	0.61	0.0017
스트레스 점수	-0.48	0.0179
활동 시간	0.32	0.1338
수면 시간	0.09	0.6760

 

• 상관계수 (r):
  • -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계
  • +1에 가까울수록 강한 양의 상관관계
  • 0에 가까울수록 상관이 거의 없음
• p-value:
  • 통계적으로 유의미한 상관관계인지 판단
  • p < 0.05일 경우, 유의미한 관계가 있다고 간주

 

 

 

 

4. 문제 정의

4.1 분석 결과 요약

• 행복 점수와 상관관계가 높은 요인들 도출
• 행복 점수가 낮은 날의 공통점 (특징) 발견
• 행복 점수 높은 날의 공통점 (특징) 발견

 

행복 점수와 상관관계가 높은 요인 도출

→ 유의미한 변수를 파악한 뒤 긍정 요인, 부정 요인 파악하기

 

 

유의미한 변수 : 에너지 점수, 스트레스 점수

 

에너지 점수

• 상관계수 : 0.61 → 강한 양의 상관관계
• p-value : 0.0017 → p ≤ 0.05, 통계적으로 유의미

 

스트레스 점수

• 상관계수: -0.48 → 중간 정도의 음의 상관관계
• p-value: 0.0179 → p ≤ 0.05, 통계적으로 유의미

 

✓ 에너지 점수가 높을수록 행복 점수도 높아지는 경향

✓ 스트레스 점수가 높을수록 행복 점수가 낮아지는 경향

 

 

유의미하지 않은 변수 : 생산성 점수, 활동 시간, 수면 시간

 

생산성 점수

• 상관계수: 0.29 → 약한 양의 상관관계
• p-value: 0.1704 (p > 0.05)

생산성 점수와 행복 점수 간의 관계는 통계적으로 유의미하지 않다.

 

활동 시간

• 상관계수: 0.32 → 약한 양의 상관관계
• p-value: 0.1338 (p > 0.05)

활동 시간과 행복 점수 간의 관계는 통계적으로 유의미하지 않다.

 

 

수면 시간

• 상관계수: 0.09 → 매우 약한 양의 상관관계
• p-value: 0.6760 (p > 0.05)

수면 시간과 행복 점수 간의 관계는 통계적으로 유의미하지 않다.

 

 

 

높은 행복 점수를 가진 날의 공통점 찾기

행복 점수가 7 이상인 날의 최빈값

• 에너지 점수 > 스트레스 점수

행복 점수	생산성 점수	에너지 점수	스트레스 점수	활동 시간(m)	수면 시간(h)
8	8	7	1	180.0	5.0

 

 

행복 점수가 7 이상인 날의 평균값

변수	평균
생산성 점수	6.27
에너지 점수	7.27
스트레스 점수	4.07
활동 시간(m)	241.67
수면 시간(h)	6

 

 

 

낮은 행복 점수를 가진 날의 공통점 찾기

행복 점수가 5 미만인 날의 최빈값

• 에너지 점수 < 스트레스 점수

행복 점수	생산성 점수	에너지 점수	스트레스 점수	활동 시간(m)	수면 시간(h)
4	5	4	6	30.0	4.5

 

행복 점수가 5 미만인 날의 평균값

변수	평균
생산성 점수	4.75
에너지 점수	4.5
스트레스 점수	8
활동 시간(m)	32.5
수면 시간(h)	5.87

 

 

주요 차이점 및 패턴

• 행복 점수가 높은 날:
  • 생산성 점수와 에너지 점수가 높고, 스트레스 점수는 낮음
  • 활동 시간이 길고, 수면 시간도 상대적으로 길다.
• 행복 점수가 낮은 날:
  • 생산성 점수와 에너지 점수는 낮고, 스트레스 점수는 높은 편이다.

 

4.2 문제 정의

• 해결하고 싶은 문제 : 행복이 낮아지는 요소를 최소화 하기
• 행복 점수를 높이는 요인들 파악 → 행복 증진 (?)
• 행복 점수를 낮추는 요인들 파악 → 개선점

 

행복 점수를 높이는 요인

에너지 점수

아래의 액션 플랜 → 에너지 점수를 높이기 위한 활동에 집중하자

행복 점수를 낮추는 요인

스트레스 점수

아래의 액션 플랜 → 스트레스 관리에 집중하자

 

 

5. 가설 설정 및 개선점 도출

5.1 가설 설정

행복 점수와 관련된 요인들에 대한 가설 정리

 

 

수면 시간

높은 행복 점수를 가진 날의 수면 시간 (5h) > 낮은 행복 점수를 가진 날의 수면 시간 (4.5h)

• 수면 시간이 행복 점수와 직접적인 연관이 없더라도, 데이터가 쌓이다보면 유의미한 상관관계가 있지 않을까?
• 수면 시간이 에너지 점수에도 영향을 미칠 것이다. 
• 수면 시간을 늘리면, 에너지 점수와 행복 점수가 증가할 것이다.

 

에너지 & 스트레스 관리

높은 행복 점수를 가진 날의 에너지 점수 (7점) > 낮은 행복 점수를 가진 날의 에너지 점수 (4점)

→ 높은 행복 점수를 가진 날의 에너지 점수는 낮은 행복 점수를 가진 날보다 75% 더 높음

 

높은 행복 점수를 가진 날의 스트레스 점수 (1점) < 낮은 행복 점수를 가진 날의 스트레스 점수 (6점)

→ 높은 행복 점수를 가진 날의 스트레스 점수는 낮은 행복 점수를 가진 날보다 5배 낮음  (5점 차이)

 

 

5.2 개선점 도출

• 행복 점수를 높이기 위해 개선해야 할 요소
  • 수면 시간을 늘려보기
  • 스트레스 관리하기

 

6. 액션 플랜

6.1 개선을 위한 실행 계획

나만의 행복 레시피 발견하기 📔  : 요인 기반

• 수면 시간을 6시간 이상 확보하도록 일정 조정
• ✓ 에너지 점수를 높이기 위한 활동에 집중하자
• ✓ 스트레스 관리에 집중하자 : 스트레스 해소 방법을 고민해보기

 

나만의 행복 레시피 발견하기 📔  : 감정 기반

*3-1 주요분석 참고
감정 별 주요 활동 키워드
뿌듯함 : 사이드 프로젝트, 글쓰기
즐거움 : 약속
반가움 : 글또, 약속, 친구, 지인
행복 : 사이드 프로젝트 

 

뿌듯함 → 목표를 이루었다는 성취감을 주는 활동들

즐거움 → 사람들과 만나는 활동들

반가움 →  글또, 친구, 지인들과 만났을 때 느끼는 감정

행복 → 무엇가를 성취하고 뿌듯함을 느끼는 활동 자체에 대한 행복

 

• 사이드 프로젝트나 글쓰기와 같은 개인적인 목표를 설정하고,
  이를 통해 성취감을 느끼는 활동에 자주 참여하자! ex) 월간 데이터 노트
• 우울할 땐 글또에서 적극적으로 활동하거나, 모각글을 시도해서 즐거움과 반가움을 느껴보자!
• 사이드 프로젝트를 자주 해보자! (?)

 

6.2 기대 효과

• 행복 증진 : 수면 시간 확보와 스트레스 관리를 한다면, 나의 행복 점수가 더 상승하지 않을까?
• 스트레스 해소 : 사람들과 자주 만나기, 성취감을 얻는 활동들로 스트레스를 해소할 수 있지 않을까?

 

7. 분석을 진행하며 아쉬웠던 점

 

데이터 수가 적다 

• 24일 →표본 크기가 30개 이상일 때, 통계적 검정에서 더 정확한 추론을 할 수 있다...
  → 아직은 신뢰하기 어려울 수 있다.

 

행복 저해 요인 기록

• 행복을 저해했던 항목에 대한 기록이 필요하다고 느낌,
• 행복 점수를 낮추게 되었던 요소, 스트레스에도 다양한 원인 이 존재하는데
• 이를 함께 분석하지 못한 것이 아쉬움
• 행복 저해 요소, 감정을 따로 기록했다면 행복하기 위해 불행을 피하는 방법과 같은
• 더 구체적인 액션 플랜이 가능했을 것으로 보여짐

 

행복 로그

• → 말그대로 로그인데, 하루에 한번 행복한 것들을 더해 총합으로 기록함
• 행복한 순간은 자주 있는데 이걸 하루에 한번으로만 측정해서 아쉬움
• 실제 로그처럼 여러번 기록했다면 더 정확도 높은 결과가 나왔을 것이라 기대할 수 있음

 

+ 8. 프로젝트 KPT 회고

Keep : 데이터 분석 과정에서 잘했던 점

• 분석 목적을 세워 해결하고 싶은 문제를 설정하고 데이터 분석을 시도한 점

 

Problem: 데이터 수집/분석 과정에서 아쉬웠던 점

• 데이터 수가 적었다.
• 행복 저해 요인 기록 없음
• 행복 로그 X 행복 배치 O (?) 

 

Try: 다음 프로젝트에서 개선하거나 시도할 점

• 표본 크기 30일 이상 확보하기
• 행복 저해 요인 기록하기 (감정 or 이벤트)
• 수집 방식 기준 변경 : 하루 한 번 행복 점수를 기록하는 방식 → 하루 중 행복한 순간마다 여러번 기록하여 더 많은 데이터 수집하기

 

*🍯Tip : 기록을 까먹었을 땐 어떻게 하나요?

있습니다! 방법

1. 캘린더에 어떤 일정이 있었는지 확인한다.
2. 평소에 사진을 자주 찍는 편이라 휴대폰 갤러리를 확인한다.
   + 임정님의 소중한 팁 : 사진에 메타데이터 ON해놓으면 찍은 위치도 기록된다!
3. 나의 카드 내역을 확인한다. → 잠깐 텅장 이슈로 마음이 아플 수 있으므로 까먹지 않고 꼬박꼬박 기록한다.
4. 인스타그램 스토리 기록 확인
5. 주로 자주 대화하는 친구들과의 메신저를 확인해본다.