[Python] 데이터 전처리 & 시각화 01
데이터 전처리 & 시각화 - 내용 정리
01. 강의개요
1. 강의 소개
- Pandas를 활용해서 간단하게 데이터를 전처리하는 방법
- Matplotlib을 활용해서 데이터를 시각화하는 방법
02. 내가 생각하는 데이터 분석가는 누구인가?!
- 비즈니스 분석가
- 주로 비즈니스 문제를 이해하고 해결하기 위해 데이터를 분석합니다.
- 비즈니스 프로세스 및 요구 사항을 파악하고, 데이터 기반으로 의사 결정을 지원합니다.
- 주로 업무 프로세스 개선, 비즈니스 모델 분석, 요구 사항 관리 등을 수행합니다.
- 프로덕트 분석가
- 제품이나 서비스의 성과를 평가하고 개선하기 위해 데이터를 분석합니다.
- 사용자 행동 및 제품 성능과 관련된 데이터를 분석하여 제품 개선에 기여합니다.
- 주로 제품 경험과 사용자 행동에 대한 분석을 수행하며, A/B 테스트, 사용자 경로 분석 등을 담당합니다.
- 데이터 분석가
- 주로 정형 데이터를 분석하여 기업의 의사 결정을 지원합니다.
- 데이터베이스, 스프레드시트 등에서 데이터를 추출하고, 데이터를 정제하여 보고서 및 시각화를 생성합니다.
- 주로 기술적인 기술이 필요하며, SQL, Excel, 데이터 시각화 등을 활용하여 업무를 수행합니다.
- BI 분석가
- 기업의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼과 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 보고서를 작성합니다.
- 주로 기업 내부 데이터를 시각화하고, 이를 통해 의사 결정에 필요한 정보를 제공합니다.
- BI 도구 (Tableau, Power BI 등)를 사용하여 대시보드를 구축하고, 데이터 시각화 및 보고서 작성을 담당합니다.
- 데이터 사이언티스트
- 주로 데이터를 활용하여 예측, 패턴 발견, 복잡한 분석을 수행하여 비즈니스 문제를 해결합니다.
- 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술과 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 모델을 구축합니다.
- 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 및 해석을 포함한 end-to-end 데이터 분석 작업을 수행합니다.
03. 데이터 전처리와 시각화는 왜 해야할까?
- 데이터 전처리와 시각화가 필요한 이유
- 데이터의 목적은 결국 설득이다.
- 데이터를 분석하고 시각화를 통해 잘 설득하기 위해 전처리와 시각화가 필요하다.
- 글 vs 시각화 자료
시각화 자료가 직관적으로 이해하기 쉽다.
- 글 vs 시각화 자료
- 데이터 분석 설계 예시
- 목표설정하기 : 무엇을 위해 데이터 전처리와 시각화가 필요한 것인가?
- 예상 산출물 정의하기 : 데이터 처리 및 시각화해서 나타날 예상 결과물은 무엇인가?
As-isvsTo-be생각하기 : 현재 문제와 상황이 무엇인지 인지하고 어떤식으로 개선할 것인가 생각하며 분석 방향성을 설정하기
