데이터 분석이란 무엇일까?
원문보기: https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1567/
아티클 요약 및 주요 내용
요약
데이터 분석은 데이터 정리, 변환, 조작, 검사해서 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업이고, 기업의 관리, 회계, 물류, 마케팅, 엔지니어링 등 모든 분야에서 유용하게 활용할수 있다. 데이터 분석을 통해 경쟁업체를 이해하고, 시장의 요구사항에 맞춘 솔루션을 제공할수 있고, 나의 강점과 취약한 영역을 찾아낼수 있다. 또한 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측해 사전에 예방할 수 있다. 데이터 분석은 의사결정을 개선하고 문제 해결하는데에 도움이 된다. 데이터 분석 프로세스는 답변이 필요한 질문 인식 및 식별, 원시 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 분석, 결과 공유의 다섯 단계로 이루어져있다. 데이터 분석가에게 휼륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 된다. 데이터 분석에 필요한 기술로는 수학/통계에 대한 이해, SQL/RDB에 대한 지식, 프로그래밍 언어 지식, 시각화 도구에 대한 지식, 엑셀 지식이 있다.
주요 포인트
데이터 분석이 중요한 이유:
- 데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선
- 데이터 분석은 성공과 성과를 측정한다
- 데이터 분석은 문제 해결에 도움을 준다
핵심 개념 및 용어 정리
핵심 개념
데이터 분석 프로세스:
- 답변이 필요한 질문 인식 및 식별
- 명확한 목표 설정, 비즈니스 목표에 대한 이해
- 분석에 필요한 데이터의 종류, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지
- 원시 데이터 수집
- 데이터 유형(정성적, 정량적)에 따른 분류
- 다양한 소스로 부터 수집 (설문조사, 수치 보고서, DB 쿼리, etc.)
- 데이터 정제
- 데이터의 구조 이해
- 오류 수정, 중복 제거, 누락값 확인, etc.
- 최종 분석의 정확도 좌우
- 데이터 분석
- 데이터 분석 기술을 이용해 질문과 목표에 따라 데이터 분석
- 결과 공유
- 결과 해석
- 데이터 시각화 도구 사용 (보고서, 차트, 그래프, 대시보드, etc.)
- 의사결정과 회사의 향후 비즈니스에 영향
데이터 분석 기술:
- 기술적 분석(Descriptive Analysis): 수집된 데이터 요약. "무슨 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는것이 목표
- 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터 사용, 문제의 원인 이해, 패턴 찾는 단계. "앞으로 어떤 일이 벌어질까?"라는 질문에 답하는것이 목표
- 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트랜드 감지, 예측하는 단계. "앞으로 어떤일이 벌어질까?"라는 질문에 답하는것이 목표
- 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 앞으로 다가올 일에 대한 대비책 세우고 실행 가능한 계획 수립. "무엇을 해야 할까?"라는 질문에 답하는것이 목표
용어 정리
- 정성적 데이터: 측정하거나 계산할 수 없는 숫자가 아닌 데이터
- 정량적 데이터: 셀수있고 측정, 비교 가능한 숫자 데이터
- 데이터 분석: 데이터 정리, 변환, 조작, 검사해서 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업
