데이터 분석이란 무엇인가? 데이터 분석의 단계와 절차 정리

목차

 

데이터 분석의 절차

 

데이터 분석이란

데이터 분석은 의미 있는 통찰력과 지식을 추출하기 위해 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하는 과정입니다. 이 과정은 정보에 입각한 결정을 내리고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 중요한 단계입니다. 빅 데이터의 증가와 데이터 소스의 가용성이 증가함에 따라 데이터 분석은 모든 규모와 산업의 조직에 필수적인 도구가 되었습니다.

 

데이터 분석의 단계

1. 데이터 수집: 데이터 분석의 첫 번째 단계는 분석할 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 데이터베이스, 스프레드시트 및 엔터프라이즈 애플리케이션과 같은 내부 소스 또는 소셜 미디어, 클라우드 서비스 및 공용 데이터 세트와 같은 외부 소스에서 수행할 수 있습니다.
   
   
2. 데이터 정리: 데이터가 수집되면 다음 단계는 데이터를 정리하고 전처리하는 것입니다. 여기에는 관련 없는 데이터 제거, 오류 및 불일치 수정, 데이터를 분석 가능한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
   
   
3. 데이터 탐색: 데이터를 정리하고 사전 처리한 후 다음 단계는 데이터를 탐색하고 분포, 패턴 및 관계에 대한 일반적인 이해를 얻는 것입니다. 이는 히스토그램, 산점도, 히트 맵과 같은 시각화 기술을 통해 수행할 수 있습니다.
   
   
4. 데이터 모델링: 다음 단계는 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다. 여기에는 패턴을 식별하고, 예측하고, 의미 있는 통찰력을 추출하기 위한 적절한 알고리즘, 기술 및 도구를 선택하는 것이 포함됩니다.
   
   
5. 데이터 검증: 모델이 구축되면 다음 단계는 모델을 검증하고 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이는 교차 검증, 부트스트래핑 및 리샘플링과 같은 기술을 통해 수행할 수 있습니다.
   
   
6. 데이터 해석: 데이터 분석의 마지막 단계는 결과를 해석하고 의미 있는 통찰력을 추출하는 것입니다. 여기에는 데이터의 추세, 패턴 및 관계를 식별하고 이러한 통찰력을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 복잡한 문제를 해결하는 것이 포함됩니다.

 

데이터 분석의 장점

• 향상된 의사 결정: 조직은 데이터를 검사하고 모델링함으로써 더 나은 의사 결정을 내리고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
  
  
• 효율성 향상: 데이터 분석 프로세스를 자동화함으로써 조직은 시간과 리소스를 절약하고 의사 결정 프로세스의 정확성과 효율성을 향상할 수 있습니다.
  
  
• 경쟁 우위: 조직은 데이터를 활용하여 통찰력을 얻음으로써 경쟁 우위를 확보하고 앞서 나갈 수 있습니다.

 

데이터 분석의 기술 종류

데이터 분석의 기술은 크게 통계적 분석과 데이터 마이닝으로 나뉩니다. 통계적 분석에는 상관분석, 회귀분석 등의 기술이, 데이터 마이닝에는 분류와 군집화와 같은 기술이 사용됩니다.

구분	설명
통계적 분석	기술통계량	대표적으로 평균(산술평균, 중앙값, 최빈값) 분산, 표준편차 등
	상관분석	두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법. 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며, 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계
	회귀분석	연속형 변수들에 대해 독립변수와 종속변수 사이의 상관관계에 따른 수학적 모델인 선형적 관계식을 구하여 어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 예측.
	분산분석	두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법
	주성분분석	다양한 변수들에 대해 분석하는 다변량(multivariate) 분석으로 많은 변수들로부 터 몇 개의 주성분들을 추출하는 방법.
데이터 마이닝	예측	대용량 데이터집합내의 패턴을 기반으로 미래를 예측 (예: 수요예측)
	분류	일정한 집단에 대한 특정 정의를 통해 분류 및 구분을 추론 (예: 이탈한 고객)
	군집화	구체적인 특성을 공유하는 자료들을 분류. 미리 정의된 특성에 대한 정보를 가지지 않는다는 점에서 분류와 다름 (예 : 유사 행동 집단의 구분)
	패턴분석	동시에 발생한 사건간의 상호연관성을 탐색 (예: 장바구니의 상품들의 관계)
	순차패턴분석	연관 규칙에 시간(time)의 개념을 반영하여 시계열(time series)에 따른 패턴들의 상호연관성을 탐색 (예: 금융상품 사용에 대한 반복 방문)
텍스트 마이닝	텍스트 마이닝은 텍스트 기반의 데이터로부터 새로운 정보를 발견할 수 있도록 정보 검색, 추출, 체 계화, 분석을 모두 포함하는 Text-processing 기술 및 처리 과정
소셜네트워크분석	대용량 소셜 미디어를 언어분석 기반 정보추출을 통해 이슈를 탐지하고, 시간의 경과에 따라 유통되 는 이슈의 전체과정을 모니터링하고 향후 추이를 분석하는 기술

 

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