[아티클] 데이터 분석이란 무엇일까요?

주제

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데이터 분석이란 무엇일까요?

데이터분석이란 무엇인지 간략히 소개하는 글.

1. 데이터, 데이터 분석이란 무엇인가?

2. 데이터 분석이 중요한 이유

3. 데이터 분석 프로세스

4. 데이터 분석에 필요한 기술

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내용 요약

1. 데이터란 무엇인가?

• 정성 데이터 : 숫자가 아닌 데이터
  • 이미지, 비디오, 텍스트 문서, 오디오 등 수치로 나타낼 수 없는 것들을 ‘사람들이 어떻게 느끼는지’ 알려줌.
  • 사람의 느낌, 감정, 동기, 의견, 인식, 편견
  • 서술형으로 기록되는 데이터
• 정량적 데이터 : 셀 수 있고 측정 가능한 데이터
  • 숫자의 크기에 관한 것으로 수량, 평균 등…
  • 통계 분석 수행에 필요한 것.
  • 데이터의 기본 패턴과 추세를 파악하는 데에 유용함.

2. 데이터 분석이란?

• 정리 → 변환 → 조작 → 검사
• 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상하관계를 파악하는 것
• 정성 데이터와 정략적 데이터 간의 관계성을 발견하는 것.
• 더 나은 통찰력을 갖는 것을 의미하며, 의사결정을 개선하고 문제를 해결하는 데에 도움을 줌.

3. 데이터 분석이 중요한 이유? (컨텍스트를 부여하는 것이 중요한 이유)

• 이전 실적을 보완하고 개선하는 데에 효율성을 높임. → 고객 지향적이고, 고객의 요구에 맞춘 솔루션을 제공할 수 있음. → 제품 및 서비스를 고객 요구사항에 맞춤 → 효과적인 가격 전략을 세움 → 캠페인 타깃 명확히 설정 (낭비 없음 → 자사 자원 확보)
• 자사의 시장에서의 포지션 파악 가능 → 경쟁사 대비 얼마다 경쟁력이 있는지 → 나의 강점/약점 파악

4. 데이터 분석 프로세스

1. 명확한 목표 설정
   1. 데이터 분석을 통해 해결하려는 문제가 무엇인지, 최종적으로 무엇을 얻으려 하는지 명확히 설정해야 함.
   2. 비즈니스의 목표와 합치되는 것으로 설정해야 함.
2. 수집할 데이터 유형 파악 (정성적 vs 정량적)
   1. 이에 따라 데이터를 수집하는 방법과 소스가 달라짐.
3. ⭐️ 원시 데이터를 사용할 수 있는 형태로 정제하기 (최종 분석의 정확도는 본 단계에서 결정!)
   1. 아웃라이어 찾기, 데이터 오류, 중복, 불일치, 오타 등 이상 확인
   2. 형식 일정하게 정리하기
4. 데이터 분석

1. 기술적 분석	2. 진단적 분석	3. 예측 분석	4. 처방적 분석
“무슨 일이 있어났지?”	“왜 이런 일이 일어났지?”	“앞으로 어떤 일이 일어날까?”	“무엇을 해야 할까?”
이미 벌어진 일에 집중 / 데이터의 핵심 포인트에 집중	문제의 원인 이해 → 패턴 찾아내기	미래 트랜드 감지 및 예측 (회사 성장에 중요한 자료)	대비책을 세우고, 실행 가능한 계획 수립

 

5. 결과 공유 : 데이터 시각화

     데이터 분석가는 스토리텔러! 커뮤니케이션 스킬은 분석가의 강점. 명확/직관적/간결하게 결과를 제시해야 함.

4. 데이터 분석에 필요한 기술

1. 수학과 통계
2. SQL과 관계형 데이터베이스에 대한 이해
3. 프로그래밍 언어 지식
4. 데이터 시각화 도구
5. 엑셀 지식