I. 소개 데이터가 전부입니다. 점점 더 디지털화되는 세상에서 가장 큰 통화는 데이터입니다. 금이 있었고, 석유가 있었고, 이제는 데이터가 있습니다. 일상 생활에는 다양한 지점에서 의사 결정이 필요하며, 데이터를 활용하는 데 필요한 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. 귀하가 요청할 수 있는 이 데이터를 어떻게 활용합니까? 이것이 바로 데이터 분석이 필요한 곳입니다. 다음 몇 단락에서는 데이터 분석이 무엇인지 안내하면서 해당 질문에 답하겠습니다. II. 데이터 분석이란 무엇입니까? 무엇이든 정의하는 것은 어렵습니다. 데이터 분석이 무엇인지 말하기 전에 먼저 데이터 과학이 아닌 것에 대해 말씀드리겠습니다. 관련되어 있지만 이는 두 가지 다른 프로세스입니다. 제가 이 두 가지를 혼동하는 이유는 제가 분석의 세계를 탐구하는 데 오랜 시간이 걸렸기 때문입니다. 데이터 과학은 데이터 분석의 다양한 측면을 포함하는 광범위한 분야이지만 그 범위는 기계 학습, 예측 모델링, 통계 기법 활용까지 확장되어 건강한 거리를 유지할 수 있었습니다! 반면 데이터 분석은 전술적 결정을 지원하고 일상적인 운영을 개선하기 위해 데이터를 조사하는 데 더 중점을 둡니다. 두 분야 모두 데이터를 활용하여 비즈니스 성공을 거두는 데 필수적이지만 동일하지는 않습니다. 데이터를 조사하고 그로부터 결론을 도출하는 것이 바로 분석입니다. 이러한 결론은 비즈니스 성과, 효율성 및 이익 최적화에 중점을 두는 경향이 있습니다. 사실상 전략적으로 결정을 내리기 위해 데이터를 해석할 때마다 데이터 분석가의 역할을 맡게 됩니다. 이해를 돕기 위해 간단한 그림을 그리려면 Netflix가 우리가 밤새 잠을 자지 못하게 하기 위해 사용하는 비밀 공식이라고 생각해보세요. 데이터 분석에 대한 다양한 접근 방식이 존재합니다. 일반적으로 데이터 분석에는 발생한 일(기술적 분석), 발생한 이유(진단 분석), 앞으로 일어날 일(예측 분석) 및 다음에 수행해야 할 작업을 포함하는 4가지 유형이 있습니다. (규정적 분석). 또한 데이터 분석가로서 여러 분석 방법과 기술을 사용하여 데이터를 처리하고 정보를 추출합니다. 널리 사용되는 방법은 하나의 변경이 다른 변수에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인하기 위해 서로 의존하는 변수 간의 연결을 검사하는 회귀 분석입니다. 오늘날 기술 분야의 모든 데이터 이야기에 대해 이것이 모두 새로운 것이라고 생각하면 용서받을 수 있습니다. 그러나 데이터 분석은 많은 분야가 현대 개발을 중심으로 하고 있음에도 불구하고 어제부터 존재하기 시작한 것이 아닙니다. 초기 통계 분석을 통해 18세기와 19세기까지 거슬러 올라간 풍부한 역사적 맥락이 있습니다. 20세기 중반 컴퓨팅 시대 초기부터 1980년대 마이크로소프트 엑셀과 같은 스프레드시트 소프트웨어의 등장을 거쳐 새천년을 전후해 인터넷과 빅데이터라는 빅뱅까지의 역사적 발전과정을 살펴본다. 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능(AI)을 통해 오늘날의 예측 분석에 이르기까지 기술 발전에 따른 전환과 해당 분야가 어떻게 크게 확장되었는지 확인할 수 있습니다. III. 데이터의 기초 데이터는 사실의 모음입니다. 데이터 품질은 데이터 작업에 있어서 중요한 측면이며, 이는 우리의 데이터가 당면한 작업에 얼마나 정확하고, 일관되고, 완전하고, 신뢰할 수 있고, 관련성이 있는지에 관한 것입니다. 데이터가 의사 결정 프로세스의 구성 요소라고 상상해 보십시오. 데이터의 품질이 높을 때(즉, 오류가 없고, 시간이 지나도 일관성을 유지하며, 공백이 없고, 신뢰할 수 있는 소스에서 나온 것임), 이는 정보에 입각한 결정과 효율적인 프로세스를 위한 강력한 기반을 마련합니다. 귀하의 비즈니스 여정을 위한 안정적인 GPS를 보유하고 있다고 생각하십시오. 정리된 데이터는 데이터 정리에 드는 시간과 노력을 절약할 뿐만 아니라 팀과 이해관계자 사이에 신뢰를 구축하여 모든 사람이 데이터가 제공할 수 있는 통찰력과 결정에 대해 더 확신을 갖게 합니다. 또한 이는 투자, 마케팅, 운영에서 비용이 많이 드는 실수를 방지하는 비용 절감 도구입니다. 또한, 깨끗한 데이터를 확보하는 것은 분석 도구를 개선하는 것과 같으며 모델과 예측이 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 또한 일부 산업에서는 규정 준수 요구 사항을 충족하고 윤리적인 데이터 관행을 유지하는 것이 필수입니다. IV. 데이터 분석 프로세스 데이터 분석 수명주기는 일반적인 데이터 분석 프로젝트와 관련된 일련의 단계와 활동을 나타냅니다. 문제 정의부터 실행 가능한 통찰력 제공까지의 단계를 간략하게 설명합니다. Google의 데이터 분석 과정은 묻고, 준비하고, 처리하고, 분석하고, 공유하고, 행동하는 6단계로 구성되어 있습니다. V. 도구 및 기술 필드를 구별하는 한 가지 방법은 해당 도구입니다. 의사에게는 청진기, 메스, 온도계가 있고 분석가에게는 스프레드시트, SQL 및 시각화 도구가 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 분석 도구입니다. 스프레드시트는 데이터를 계산하고 구성하는 소프트웨어입니다. Excel은 가장 일반적인 스프레드시트 응용 프로그램입니다. 구조적 쿼리 언어 - SQL('sequel'로 발음)은 데이터베이스 관리를 위해 만들어진 프로그래밍 언어입니다. R은 데이터 시각화 기능도 갖춘 통계 컴퓨팅을 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. Python은 통계 컴퓨팅 외에도 다양한 용도로 사용되기 때문에 R의 인기 있는 대안입니다. 또한 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 데이터 상호 작용을 촉진하고, 과거보다 훨씬 더 편리하게 통찰력을 발견할 수 있는 시각화 도구가 있습니다. 데이터 시각화에는 원시 데이터를 시각적 표현으로 변환하는 작업이 포함되므로 Tableau 및 Power BI와 같은 전문 도구가 필수적입니다. 6. 사례 연구 넷플릭스를 활용해 콘텐츠 시장에서 데이터 분석의 중요성을 강조하고 싶다. 다음 의사 조사를 생각해 보십시오. Netflix의 검색 창에 "왕좌의 게임"을 입력하면 해당 프로그램이 없음에도 불구하고 입력이 끝나기 전에 단어가 채워지지만 Netflix는 계속해서 해당 프로그램을 반환합니다. 나에게 있어서 첫 번째 결과는 "The Witcher"이다. 왜 그렇다고 생각하시나요? 중세에서 영감을 받은 마법과 검의 세계를 배경으로 한 다양한 소설 시리즈를 기반으로 한 또 다른 판타지 쇼를 제안하는 이유는 무엇입니까? “오렌지 이즈 더 뉴 블랙(Orange is the New Black)”을 제안해 보는 것은 어떨까요? 이것이 바로 데이터 분석입니다. 콘텐츠 제안 외에도 Los Gatos의 제작자와 경영진은 Netflix 원본 제작에 수백만 달러를 승인하기 전에 GOT 시청자와 The Witcher에 동전을 던지는 사람들 사이의 중복을 예상했다는 것이 안전한 가정입니다. 데이터가 있고, 분석되고, 그에 따라 결정이 내려졌습니다. Ⅶ. 데이터 개인정보 보호 및 윤리 법적 배경을 고려할 때 윤리적인 데이터 처리 및 분석에 대한 고려 사항이 특히 흥미롭습니다. 하지만 오늘은 데이터 분석을 소개하려고 할 뿐이며 데이터 개인 정보 보호의 중요성은 다른 날에 심층적으로 다루어야 합니다. 그들은 우리가 말하는 모든 것을 들을 수 있어요! Ⅷ. 데이터 분석 시작하기 데이터 분석에 대해 더 자세히 알아보고 싶거나 이제 막 시작하는 사람이라면 다음과 같은 멋진 리소스를 살펴보세요. : 데이터 분석 여정에 필요한 기초를 다지기 위한 훌륭한 초보자 과정입니다. Google 데이터 분석 전문가 인증서 : WiDA는 여성이 데이터 중심 경력을 위한 데이터 중심 기술을 구축하도록 돕습니다. WiDA(Women in Data Africa) 커뮤니티 : 데이터 분석의 기술적 핵심에 대해 좀 더 자세히 설명하는 Investopedia 기사입니다. 데이터 분석: 정의, 사용 방법 및 4가지 기본 기술 Ⅸ. 결론 모든 비즈니스에는 목표가 있으며 이러한 목표를 달성하는 경로는 일반적으로 데이터에 있습니다. 오늘날 우리의 데이터가 그토록 중요한 이유는 좋은 분석을 통해 통계를 결과로 바꿀 수 있기 때문입니다. 저는 Jason입니다. 데이터의 세계에 관심이 많습니다. 이 분야가 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 이 기사가 흥미로웠거나 이제 막 시작했다면 더 많은 것을 탐구하고 기술을 연습하면서 행운을 빕니다. 더 자세히 알아보려면 네 가지 유형의 데이터 분석에 대한 기사를 읽어보세요. 저는 예측 분석에 좀 편파적입니다! 마지막으로, 결정을 내릴 때마다 데이터 분석가처럼 생각하는 것을 잊지 마십시오. 앞으로도 많은 놀라운 통찰력을 얻으시기 바랍니다!
