데이터 분석은 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고, 결론을 도출하여 의사결정 과정을 지원하는 과정입니다. 이는 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하며, 비즈니스 인텔리전스, 예측 모델링, 의사 결정 지원 시스템 등 다양한 형태로 활용됩니다.
데이터 분석은 조직이나 기업이 보유한 대량의 데이터 속에서 숨겨진 패턴이나 트렌드를 찾아내어, 그 결과를 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 고객 데이터 분석을 통해 특정 고객군의 구매 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 타겟 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
데이터 분석은 크게 설명적 분석(Descriptive Analytics), 진단적 분석(Diagnostic Analytics), 예측 분석(Predictive Analytics), 그리고 처방적 분석(Prescriptive Analytics)으로 나눌 수 있습니다.
데이터 분석 과정은 일반적으로 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 탐색(EDA), 모델링, 평가 및 해석 단계를 포함합니다. 각 단계는 문제 해결을 위한 중요한 역할을 하며, 단계마다 적절한 도구와 기법이 사용됩니다.
다음 중 데이터 분석의 유형이 아닌 것은 무엇일까요? A) 설명적 분석 B) 예측적 분석 C) 반응적 분석 D) 처방적 분석