소개
데이터 분석은 오늘날의 디지털 경제에서 가장 귀중한 기술 중 하나가되었습니다.비즈니스 전문가, 학생 또는 기업가이든, 원시 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출하는 능력은 의사 결정 프로세스를 변화시키고 성공을 유도 할 수 있습니다.이 포괄적 인 가이드는 기본 개념에서 고급 기술에 이르기까지 데이터 분석에 대해 알아야 할 모든 것을 안내합니다.
8 년 동안 금융, 의료 및 전자 상거래 부문에서 데이터 분석가로 일하면서 적절한 데이터 분석이 비즈니스에 혁명을 일으킬 수있는 방법을 직접 보았습니다.이 안내서는 실제 경험과 입증 된 방법론을 결합하여 데이터 분석을 마스터하는 데 도움이됩니다.
데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석은 데이터를 검사, 청소, 변환 및 모델링하여 유용한 정보를 발견하고 결론을 도출하며 의사 결정을 지원하는 과정입니다.여기에는 비즈니스 전략을 알리거나 특정 질문에 답변 할 수있는 패턴, 트렌드 및 관계를 식별하기 위해 데이터 세트를 검사하는 것이 포함됩니다.
데이터 분석의 핵심 구성 요소
데이터 수집 : 데이터베이스, 설문 조사, 센서 또는 웹 스크래핑과 같은 다양한 소스에서 관련 정보를 수집합니다.
데이터 청소 : 데이터 품질을 보장하기 위해 오류, 불일치 및 관련없는 정보를 제거합니다.
데이터 탐색 : 데이터 세트의 구조, 분포 및 특성 이해.
데이터 모델링 : 패턴과 관계를 식별하기 위해 통계 또는 수학 기술 적용.
데이터 시각화 : 결과를 효과적으로 전달하기 위해 차트, 그래프 및 대시 보드를 작성합니다.
해석 : 분석을 기반으로 의미있는 결론을 내리고 권장 사항을 작성합니다.
데이터 분석이 중요한 이유
오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직은 매일 막대한 양의 정보를 생성합니다.적절한 분석이 없으면이 데이터는 화면에만 숫자로 남아 있습니다.효과적인 데이터 분석이 가능합니다.
- 정보에 입각 한 의사 결정 : 장 감정을 증거 기반 선택으로 대체
- 위험 감소 : 중요 해지 기 전에 잠재적 인 문제를 식별합니다.
- 비용 최적화 : 비 효율성과 개선 영역을 발견하십시오
- 경쟁 우위 : 시장 기회와 트렌드를 발견하십시오
- 성능 측정 : 목표와 목표를 향한 진행 상황을 추적합니다
필수 데이터 분석 도구
Microsoft Excel
Excel은 데이터 분석을위한 가장 접근 가능한 진입 점입니다.내장 기능, 피벗 테이블 및 차트 기능은 초보자에게 이상적입니다.
주요 기능 :
- 계산을위한 공식 및 기능
- 데이터 요약을위한 피벗 테이블
- 시각화를위한 차트 및 그래프
- 데이터 검증 및 필터링 도구
최고 : 중소형 데이터 세트, 기본 통계 분석, 재무 모델링
파이썬
Python은 단순성과 강력한 라이브러리로 인해 데이터 분석에 선호되는 프로그래밍 언어가되었습니다.
필수 라이브러리 :
- 팬더 : 데이터 조작 및 분석
- Numpy : 수치 계산
- Matplotlib/Seaborn : 데이터 시각화
- Scikit-Learn : 기계 학습 알고리즘
최상의 : 대형 데이터 세트, 복잡한 분석, 자동화, 기계 학습
아르 자형
R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위해 특별히 설계되었으므로 고급 통계 분석에 적합합니다.
주요 기능 :
- 포괄적 인 통계 패키지
- 고급 시각화 기능
- 강력한 커뮤니티 지원
- 다른 도구와 통합
최상의 : 통계 분석, 학술 연구, 고급 모델링
SQL
구조화 된 쿼리 언어 (SQL)는 데이터베이스 작업을 수행하고 데이터를 효율적으로 추출하는 데 필수적입니다.
핵심 기능 :
- 데이터 추출 및 필터링
- 집계 및 그룹화
- 여러 테이블 가입
- 데이터베이스 관리
최상의 : 데이터베이스 관리, 데이터 추출, 대규모 데이터 처리
단계별 데이터 분석 프로세스
1 단계 : 목표를 정의하십시오
데이터로 다이빙하기 전에 달성하려는 것을 명확하게 정의하십시오.스스로에게 물어보세요 :
- 나는 어떤 질문에 대답하려고합니까?
- 이 분석은 어떤 결정을 지원합니까?
- 어떤 결과를 기대합니까?
예 : 소매 회사는 인벤토리 관리를 최적화하기 위해 고객 구매 패턴을 이해하려고합니다.
2 단계 : 데이터 수집 및 준비
다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하고 품질을 보장하십시오.이것은 일반적으로 다음과 같습니다.
데이터 소스 :
- 내부 데이터베이스
- 외부 API
- 설문 조사 및 설문지
- 웹 스크래핑
- 공개 데이터 세트
데이터 품질 검사 :
- 완전성 : 결 측값이 있습니까?
- 정확도 : 데이터가 정확합니까?
- 일관성 : 형식은 균일합니까?
- 적시성 : 데이터가 최신입니까?
3 단계 : 데이터 정리
깨끗한 데이터는 정확한 분석을 위해 중요합니다.일반적인 청소 작업에는 다음이 포함됩니다.
결 측값 처리 :
- 누락 된 데이터로 행을 제거하십시오
- 평균 값으로 간격을 채우십시오
- 예측 모델을 사용하여 결 측값을 추정하십시오
복제 제거 :
- 중복 레코드를 식별하고 제거하십시오
- 불일치를 표준화합니다
이상적인 탐지 :
- 결과를 왜곡 할 수있는 비정상적인 값을 식별하십시오
- 특이 치를 제거하거나 조사할지 여부를 결정하십시오
4 단계 : 탐색 적 데이터 분석 (EDA)
EDA는 복잡한 모델을 적용하기 전에 데이터의 구조와 특성을 이해하는 데 도움이됩니다.
설명 통계 :
- 평균, 중앙값, 모드를 계산합니다
- 표준 편차 및 분산을 결정하십시오
- 최소 및 최대 값을 식별하십시오
데이터 시각화 :
- 분포를 보여주기 위해 히스토그램을 만듭니다
- 산란 플롯을 사용하여 관계를 식별하십시오
- 이상의 플롯을 생성하여 이상치를 감지합니다
5 단계 : 통계 분석
목표에 따라 적절한 통계 기술을 적용하십시오.
설명 분석 :
- 데이터 특성을 요약합니다
- 중심 경향을 계산합니다
- 변동성을 측정하십시오
추론 적 분석 :
- 인구에 대해 예측하십시오
- 테스트 가설
- 통계적 유의성을 결정하십시오
예측 분석 :
- 미래 추세를 예측합니다
- 예측 모델을 구축하십시오
- 모델 정확도를 확인하십시오
6 단계 : 데이터 시각화 및보고
결과를 명확하고 설득력있는 형식으로 제시하십시오.
효과적인 시각화 원칙 :
- 적절한 차트 유형을 선택하십시오
- 일관된 색 구성표를 사용하십시오
- 명확한 레이블과 타이틀을 포함하십시오
- 데이터와 함께 이야기를 들려주세요
일반적인 시각화 유형 :
- 비교를위한 막대 차트
- 시간이 지남에 따라 트렌드에 대한 라인 그래프
- 비율에 대한 원형 차트
- 상관 관계에 대한 열 맵
일반적인 데이터 분석 기술
회귀 분석
회귀는 변수 간의 관계를 식별하고 예측을하는 데 도움이됩니다.
선형 회귀 : 두 연속 변수 간의 관계를 조사합니다
다중 회귀 : 여러 독립 변수를 분석합니다
로지스틱 회귀 : 이진 결과를 예측합니다
클러스터링 분석
패턴을 식별하기 위해 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화합니다.
K- 평균 클러스터링 : 데이터를 K 클러스터로 분할합니다
계층 적 클러스터링 : 중첩 클러스터를 만듭니다
DBSCAN : 다양한 밀도의 클러스터를 식별합니다
시계열 분석
동향과 패턴을 식별하기 위해 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터 포인트를 분석합니다.
구성 요소 :
- 트렌드 : 장기 방향
- 계절성 : 일반 패턴
- 주기적 : 불규칙한 변동
- 소음 : 임의의 변형
가설 테스트
통계적 방법을 사용하여 데이터 인구에 대한 가정을 테스트합니다.
일반적인 테스트 :
- 수단을 비교하기위한 t- 검정
- 범주 형 데이터에 대한 카이-제곱 테스트
- 여러 그룹을 비교하기위한 ANOVA
데이터 분석을위한 모범 사례
모든 것을 문서화하십시오
다음을 포함하여 분석 프로세스에 대한 자세한 기록을 유지하십시오.
- 데이터 소스 및 수집 방법
- 청소 및 변형 단계
- 사용 된 분석 기술
- 분석 중에 만든 가정
결과를 확인하십시오
항상 결과를 확인하십시오.
- 교차 검증 기술
- 민감도 분석
- 동료 검토
- 다른 데이터 세트에서 테스트
윤리적 의미를 고려하십시오
분석이 프라이버시를 존중하고 편견을 피하십시오.
- 민감한 정보를 보호하십시오
- 알고리즘 바이어스를 확인하십시오
- 결론의 영향을 고려하십시오
- 데이터 보호 규정을 따르십시오
지속적인 학습
새로운 기술과 도구로 업데이트하십시오.
- 업계 간행물을 팔로우하십시오
- 워크샵 및 컨퍼런스에 참석하십시오
- 실제 데이터 세트로 연습하십시오
- 데이터 분석 커뮤니티에 가입하십시오
피해야 할 일반적인 함정
상관 관계 대 원인
상관 관계는 원인을 의미하지는 않습니다.두 변수가 관련되어 있다고해서 하나가 다른 원인을 의미하지는 않습니다.
체리 따기 데이터
가설을 지원하는 데이터 만 선택하지 마십시오.완전한 데이터 세트를 사용하고 제한을 인정하십시오.
데이터 품질을 무시합니다
데이터 품질이 좋지 않으면 신뢰할 수없는 결론으로 이어집니다.철저한 데이터 청소에 항상 시간을 투자하십시오.
지나치게 복잡성
단순한 기술이 충분할 때 복잡한 기술을 사용하지 마십시오.때때로 기본 분석은 가장 명확한 통찰력을 제공합니다.
실제 응용 프로그램
비즈니스 인텔리전스
회사는 다음에 데이터 분석을 사용합니다.
- 마케팅 캠페인을 최적화하십시오
- 고객 유지를 향상시킵니다
- 간소화 작업
- 새로운 시장 기회를 식별하십시오
의료
의료 전문가는 다음에 대한 데이터 분석을 적용합니다.
- 질병 예측 및 예방
- 치료 최적화
- 마약 발견
- 인구 건강 관리
재원
금융 기관은 다음에 대한 데이터 분석을 활용합니다.
- 위험 평가
- 사기 탐지
- 알고리즘 거래
- 신용 점수
스포츠 분석
스포츠 조직은 데이터 분석을 사용합니다.
- 플레이어 성능 평가
- 게임 전략 최적화
- 부상 예방
- 팬 참여
시작하기 : 행동 계획
1-2 주차 : 재단 건물
- 기본 통계 개념을 배우십시오
- Excel 기능에 익숙해 지십시오
- 작은 데이터 세트로 연습하십시오
- 다른 데이터 유형을 이해합니다
3-4 주차 : 도구 숙달
- 하나의 기본 도구 (Excel, Python 또는 R)를 선택하십시오.
- 온라인 튜토리얼을 완료하십시오
- 가이드 프로젝트 작업
- 온라인 커뮤니티에 가입하십시오
5-6 주차 : 실제 적용
- 분석 할 실제 데이터 세트를 찾으십시오
- 전체 분석 프로세스를 적용하십시오
- 시각화를 만듭니다
- 결과를 문서화하십시오
7-8 주 : 고급 기술
- 특정 분석 방법을 배우십시오
- 다른 접근법으로 실험하십시오
- 숙련 된 분석가들로부터 피드백을 찾으십시오
- 프로젝트 포트폴리오를 구축하십시오
추가 학습을위한 리소스
온라인 과정
- Coursera : 데이터 과학 전문화
- EDX : 데이터 과학에 대한 MIT 소개
- Udemy : 데이터 과학 부트 캠프를 완료하십시오
- 칸 아카데미 : 통계 및 확률
서적
- Joel Grus의 "데이터 과학"
- Hastie, Tibshirani 및 Friedman의 "통계 학습의 요소"
- Wes McKinney의 "데이터 분석을위한 파이썬"
커뮤니티
- 기술적 인 질문에 대한 오버플로 스택
- Reddit r/datascience 커뮤니티
- 경쟁 및 데이터 세트를위한 Kaggle
- LinkedIn 데이터 과학 그룹
연습 플랫폼
- Kaggle 대회
- Google 데이터 세트 검색
- UCI 머신 러닝 저장소
- FiveThirtyEight 데이터 세트
결론
데이터 분석은 기술, 비판적 사고 및 도메인 전문 지식이 필요한 예술과 과학입니다.도구와 기술이 계속 발전하고 있지만 기본 원칙은 일정하게 유지됩니다. 명확한 목표로 시작하고 데이터 품질을 보장하며 적절한 방법을 적용하며 결과를 효과적으로 전달합니다.
데이터 분석에 능숙 해지는 여정에는 시간과 실습이 필요하지만 보상은 상당합니다.점점 더 데이터 중심의 세상에서 이러한 기술은 수많은 경력 기회에 문을 열고 전문 및 개인 상황에서 더 나은 의사 결정을 가능하게합니다.
모든 전문가는 한때 초보자라는 것을 기억하십시오.소규모 프로젝트부터 시작하고 실수로 배우고 점차 더 복잡한 도전에 대처하십시오.핵심은 일관성과 지속적인 학습입니다.헌신과 올바른 접근 방식을 통해 곧 원시 데이터를 실제 영향을 유발하는 귀중한 통찰력으로 전환 할 것입니다.
판매 데이터를 분석하여 수익을 높이거나 고객 피드백을 검토하여 제품 개선 또는 기회를 탐색하기위한 시장 동향을 탐색하든이 안내서에 설명 된 기술은 흥미로운 데이터 분석 분야에서 성공을위한 기초가 될 것입니다.
저자 정보 : Sarah Chen은 비즈니스 인텔리전스, 통계 모델링 및 데이터 시각화에 대한 광범위한 경험을 가진 공인 데이터 분석가입니다.그녀는 수많은 조직이 전략적 의사 결정을위한 데이터를 활용하는 데 도움을 주었으며 현재 Fortune 500 회사에서 데이터 이니셔티브를 이끌고 있습니다.데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 더 많은 통찰력을 얻으려면 LinkedIn에서 그녀와 연결하십시오.
