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요약 : 데이터가 단순 저장으로는 가치를 가지지 못하며, 분석을 통해 가치 있는 인사이트로 전환해야 한다는 것이 핵심 메시지.
주요포인트 :
- 데이터 분석은 조직의 의사결정, 전략 수립, 문제 해결, 성과 측정에 핵심적인 역할을 함.
- 분석 프로세스는 5단계로 구성: 목적 수립 → 데이터 수집 → 데이터 정제 → 데이터 분석 → 결과 공유
- 데이터 분석에 필요한 주요 기술: 통계, SQL, 프로그래밍(Python/R), 시각화(Tableau 등), 엑셀
핵심 개념 :
- 데이터 분석: 데이터를 기반으로 유의미한 정보(인사이트)를 도출하여 전략·의사결정에 활용하는 활동.
- 정성적 데이터: 수치로 표현되지 않는 감정, 텍스트, 이미지 등 → 주관적 해석이 필요함.
- 정량적 데이터: 수치 기반 데이터로 통계 및 수학적 분석 가능 → 정형화된 분석이 가능.
- 데이터 분석 프로세스: 질문 정의 → 수집 → 정제 → 분석 → 결과 공유.
용어 정리 :
- Tableau: 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구.
- CRUD: Create, Read, Update, Delete의 약자로 데이터베이스 기본 조작 기능.
- 아웃라이어: 데이터 분포에서 평균적 경향에서 벗어난 이상치 데이터.
실무 적용 : 교통사고 관련 데이터를 수집·정제하고, 시민 제보, 교통 소통 정보, 기상청 날씨 데이터 등을 통합 분석
관련 사례 : 사고 위험 지역을 사전에 예측하여 시민들에게 사전 제공함으로써 이후 교통사고 발생률 약 11% 감소. 실질적인 사고 예방과 행정 효율성 향상에 기여한 대표 사례.
뉴스 링크 : https://newsjel.ly/archives/newsjelly-report/data-storytelling/6042
