ep1-1. 데이터 분석을 통한 효과적인 의사결정

** 이 포스트는 Coursera의 Google Data Analytics Professional Certificate의 강의 내용 일부를 발췌한 학습 요약본입니다.

Week 1-1. 데이터에서 인사이트까지
데이터 분석은 결론을 도출하고 예측을 작성하며 정보에 입각 한 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 변환 및 구성하는 과정입니다. 오늘날의 세계에서는 데이터가 그 어느 때보다 풍부합니다. 기업은 매일 테라 바이트의 데이터를 생성하고 있으며 이 데이터는 고객 행동, 시장 동향 및 운영 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 분석가는 조직이 데이터로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와주기 때문에 수요가 높습니다. 통계, 수학 및 프로그래밍 기술을 사용하여 데이터를 통찰력으로 전환합니다. 이러한 통찰력은 미래에 대한 예측, 기회 및 트렌드를 식별하고 신제품을 출시하며 고객 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 분석의 작동 방식

데이터 분석 프로세스는 4 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 수집(Collect). 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 설문 조사, 웹 분석 및 소셜 미디어 모니터링과 같은 다양한 방법을 통해 수행 할 수 있습니다.

2. 데이터 변환(Transform). 데이터가 수집되면 분석 할 수있는 형식으로 변환해야합니다. 여기에는 데이터 정리, 특이 치를 제거하고 분석을 위해 포맷하는 것이 포함될 수 있습니다.

3. 데이터 구성(Organize). 그런 다음 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 방식으로 구성됩니다. 여기에는 테이블, 차트 및 그래프를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

4. 데이터 분석(Analyze). 마지막 단계는 데이터를 분석하는 것입니다. 여기에는 통계적 방법을 사용하여 데이터에서 패턴과 관계를 찾는 것이 포함됩니다.
   데이터 분석가가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이되는 방법

데이터 분석가는 데이터에 대한 통찰력을 제공하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 통찰력은 미래에 대한 예측, 기회 및 트렌드를 식별하고 신제품을 출시하며 고객 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 분석가는 데이터를 사용하여 어떤 고객이 가장 많이 발생하는지 예측할 수 있습니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 보유 제안으로 이러한 고객을 대상으로 할 수 있습니다.

또 다른 예는 데이터 분석가가 데이터를 사용하여 고객에게 가장 인기있는 제품을 식별 할 수 있습니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 마케팅 리소스를보다 효과적으로 할당 할 수 있습니다.

오늘날 비즈니스에서 데이터 분석이 어떻게 사용되는지에 대한 예

데이터 분석은 전 세계의 비즈니스에서 더 나은 결정을 내리고 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• Netflix는 데이터 분석을 사용하여 사용자에게 영화 및 TV 쇼를 추천합니다.
• Amazon은 데이터 분석을 사용하여 제품 권장 사항을 개인화하고 검색 결과를 향상시킵니다.
• Walmart는 데이터 분석을 사용하여 재고 수준을 추적하고 공급망을 최적화합니다.
• Uber는 데이터 분석을 사용하여 수요를 예측하고 라이더와 운전자와 매치합니다.

데이터 분석은 더 나은 결정을 내릴 수있는 강력한 도구입니다. 의사 결정을 개선하려는 경우 데이터 분석에 대해 더 많이 배우는 것이 좋습니다.

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강의 원본: https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics?skipBrowseRedirect=true
사진 출처: https://www.simplilearn.com/data-analysis-methods-process-types-article