[데이터 분석] 데이터 분석의 과정

데이터 분석의 과정

데이터 분석(Data Analysis)은 데이터를 체계적으로 검사, 정리, 변환하여 유용한 정보를 추출하고, 결론을 도출하며, 의사 결정을 지원하는 과정입니다. 이 과정은 다양한 기술과 알고리즘, 모델을 활용하여 실행될 수 있으며, 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. 데이터 수집: 분석에 필요한 데이터를 수집하는 초기 단계입니다. 이 데이터는 여러 소스에서 올 수 있으며, 다양한 형식(텍스트, 숫자, 이미지 등)을 가질 수 있습니다.
2. 데이터 정제 및 전처리: 수집된 데이터는 종종 불완전하거나, 누락된 값, 이상치 등을 포함할 수 있습니다. 데이터를 분석하기 전에 이러한 문제를 해결하고, 데이터를 분석하기 좋은 형태로 만드는 과정입니다.
3. 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터를 다양한 각도에서 살펴보고, 기본적인 통계적 분석을 수행하여 데이터의 구조, 패턴, 이상치, 관계 등을 파악하는 단계입니다.
4. 모델링 및 알고리즘 적용: 문제 해결을 위해 통계적, 기계학습, 또는 딥러닝 모델을 데이터에 적용합니다. 이 과정에서는 데이터의 패턴을 학습하고 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 평가 및 해석: 모델의 성능을 평가하고 결과를 해석합니다. 이 단계는 모델이 실제 문제에 유용하게 적용될 수 있는지를 판단하며, 필요한 경우 모델을 조정하거나 다른 접근 방식을 시도합니다.
6. 시각화 및 보고: 분석 결과를 이해하기 쉽게 시각화하고, 이를 통해 인사이트를 공유하거나 의사 결정 과정을 지원하는 보고서를 작성합니다.

데이터분석에 관한 프리젠테이션(프레지에서)

정리

데이터 분석은 비즈니스 인텔리전스, 시장분석, 건강 관리, 금융, 로지스틱스, 소셜 미디어 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하여 조직의 효율성을 향상하고, 새로운 기회를 발견하는 데 중요한 역할을 합니다.