[ 아티클 스터디 ] 데이터 분석 시작하는 법

📰 오늘의 아티클: 데이터 분석 시작하는 법 (데이터 분석의 의미와 절차)

데이터 분석 시작하는 법(데이터 분석의 의미와 절차)

 

✅ 요약 

데이터 분석의 기본 개념과 중요성, 데이터 분석의 단계별 프로세스, 그리고 실생활 및 비즈니스에서 데이터 분석이 어떻게 활용되는지에 대해 알 수 있다. 

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🔑 주요 포인트

데이터 분석의 중요성: 조직이나 기업의 전략적 의사결정의 근거로 활용되어 더욱 효율적으로 비즈니스 전략 수립 가능

 

< 데이터 분석 프로세스 >

1. 문제 정의 : 어떤 데이터? 분석의 방향?
2. 데이터 수집 : 데이터의 유형과 범위 결정, 필요한 변수와 정보 정의
3. 데이터 전처리 : 오류값 및 중복값 제거, 결측값 보정, 데이터 소스 연계 및 통합
4. 데이터 분석(모델링) : 다양한 방법(통계 분석, 기계학습, 탐색적 분석(EDA))을 활용하여 데이터에서 유의미한 패턴이나 트렌드 발분석 이후 시각화
5. 인사이트 도출 : 분석 결과에 대한 해석을 바탕으로 문제를 해결하거나 새로운 기회 발견. 비즈니스 전략 수립의 근거로 활용

< 데이터 분석의 활용 사례 >

1. 데이터 기반 의사 결정 (DDDM: Data Driven Decision Making) :과거의 패턴 분석을 바탕으로 미래 동향 예측

2. 비즈니스 성과 향상 : 비즈니스 프로세스 최적화 및 자원 분배 효율화

3. 고객 이해와 개인화된 서비스

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📘용어 정리 

• 데이터(Data): 사실, 수치, 문자, 이미지 등 정보로 전환될 수 있는 값들의 집합
  • 정형 데이터: 행과 열로 구성된 구조화된 데이터 (ex. 엑셀, 데이터베이스)
  • 비정형 데이터: 구조화되지 않은 데이터 (ex. 텍스트, 이미지, 음성)
• 데이터 크롤링: 웹사이트에 공개된 정보를 자동화된 프로그램(크롤러, 봇, 스크래퍼 등)을 이용해 체계적으로 수집하는 기술 또는 과정
• 탐색적 데이터 분석 (EDA): 데이터의 특성을 시각화·통계적으로 탐색하여 패턴이나 이상치 등을 발견하는 과정
• 기계 학습(Machine Learning): 데이터를 학습시켜 패턴을 인식하고 미래를 예측하는 알고리즘적 접근
• 데이터 기반 의사결정(DDDM): 데이터를 근거로 하는 합리적이고 전략적인 의사결정 방식
• 시각화(Visualization): 분석 결과를 차트, 그래프 등으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 과정