오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 또한 데이터는 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.
하지만 데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 안는다면 별다른 가치를 없을 수 있습니다. 따라서 데이터분석은 데이터 안에 숨겨진 수많은 보물을 찾을 수 있는 과정입니다.
알아봅시다
1) 데이터 분석이란?
2) 데이터 분석 유형 및 유형별 특징
3) 데이터 분석가란?
4) 데이터 분석 예시
1. 데이터 분석이란?
데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.
이러한 데이터 분석은 기업이나 조직의 발전에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익을 증대로 이어지는 조치를 할 수 있도록 돕는 기능을 합니다.
2. 데이터 분석 유형 및 유형별 특징
- 기술 통계량 분석 주어진 데이터를 요약 및 집계하여 결과를 도출하는 것으로, 과거의 데이터를 단순 계산과 집계하여 얻어진 사실을 의미합니다.
- 탐색적 데이터 분석 여러 변수 간 트렌드, 패턴, 관계를 찾는 것으로, 통계적 모델링이 아닌 그래프를 통한 사설 확인이 주된 작업의 분석 유형입니다.
- 추리통계 샘플과 모집단 간의 관계 탐구 방식으로, 발생하는 일반적인 문제를 해결하는 형식을 의미합니다.
- 예측분석 머닝러신, 의사결정나무 등의 통계적 기법을 사용하여 미래 혹은 발생하지 않은 사건에 대해 예측하는 기법을 의미합니다.
- 인과관계 분석 독립변수, 종속 변수 간의 인과관계에 대한 여부를 확인하는 분석 유형으로, 실험을 통해 수집된 데이터가 분석의 대상이 됩니다. 대표적으로 A/B Test가 있습니다.
3. 데이터 분석가란?
데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터에서 의미를 도출하여 데이터를 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화를 담당하는 일을 합니다. 이 때문에 데이터 분석가의 수요는 매우 높으며, 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 데이터 분석가는 수학, 통계학, 비즈니스 및 도메인 정보와 같은 데이터 및 다양한 인터넷 분야에 대한 전문 지식을 필요로 합니다.
4. 데이터 분석 예시
- 아마존 아마존은 빅데이터 분석 시스템을 통해 특정 고객이 어떤 상품을 좋아할지 정확하게 예측할 수 있도록 하였습니다. 또한 빅데이터를 활용해 가격을 최적화하고, 경쟁 업체의 가격, 주문 내역, 예상 이익률 등에 대한 데이터를 수집해 10분마다 지속적으로 최적화를 진행합니다.
- 스타벅스 스타벅스는 매장을 내기 전에 빅데이터를 기반으로 상권을 철저히 분석합니다. 다른 스타벅스의 위치, 교통 패턴, 지역 인구 통계 등의 데이터를 다량 수집하고, 이를 분석하여 최상의 입점 위치를 찾아내는 방식을 활용합니다.
- ZARA 자라의 모든 옷에 붙어 있는 RFID 태그를 기반으로 각 매장은 매일 데이터 분석을 실시합니다. 태그의 데이터를 통해 고객이 가장 많이 입어본 옷과 팔린 옷, 반응이 나쁜 옷 등을 알아내어 디자인 시 각 정보를 참고하게 됩니다.
5. 데이터 분석, 전문가가 필요한 순간
- 결과 리포트 제공
- 대용량 데이터 분석
- 최신 머신러닝 및 딥러닝 기술 적용
“기간도 매우 촉박했고, 많은 문의와 요구 사항을 드렸는데,
이 모든 걸 다 완벽하게 처리해주셨어요!
정말 강추입니다. 앞으로도 계속 부탁드릴게요 :)”
크몽에서 224개의 데이터 분석 서비스와
126명의 데이터 분석 전문가를 만나볼 수 있습니다.