데이터 분석 과정은 문제를 정의하고, 적절한 데이터를 수집 및 처리한 뒤, 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 결정을 내리거나 행동하는 일련의 단계로 구성됩니다. 이 과정은 데이터를 통해 가치를 창출하고, 비즈니스 문제를 해결하기 위해 필수적입니다.
단계별 과정
- 문제 정의: 데이터 분석의 첫 단계는 분석할 문제를 명확히 정의하는 것입니다. 이는 분석의 목표를 설정하고, 분석할 데이터의 범위를 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 수집: 문제 정의 후, 필요한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 내부 데이터베이스, 공개 데이터 세트, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 올 수 있습니다.
- 데이터 정제 및 전처리: 수집한 데이터는 종종 불완전하거나 불필요한 정보를 포함하고 있습니다. 데이터를 분석하기 전에 이를 정제하고, 결측치를 처리하며, 데이터 형식을 통일해야 합니다.
- 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터의 기본적인 통계적 특성과 패턴을 파악하기 위해 탐색적 데이터 분석을 수행합니다. 이 단계에서는 데이터 시각화 도구를 활용하여 데이터를 다양한 각도에서 조사합니다.
- 모델링 및 분석: 문제 해결을 위한 적절한 분석 기법이나 모델을 선택하고 적용합니다. 이는 통계적 모델, 머신러닝 알고리즘 등이 될 수 있습니다.
- 결과 해석 및 평가: 분석 결과를 해석하고, 그 유효성을 평가합니다. 이 단계는 분석이 실제 문제에 대한 통찰을 제공하는지 확인하는 데 중요합니다.
- 의사결정 및 행동: 분석 결과를 바탕으로 의사결정을 하고, 실제 문제 해결을 위한 행동을 취합니다. 결과를 이해관계자와 공유하고, 이를 기반으로 한 조치를 계획할 수도 있습니다.
퀴즈
다음 중 데이터 분석 과정에서 수행되지 않는 단계는 무엇일까요?
A) 데이터 시각화를 통한 인사이트 공유
B) 결과 기반의 즉각적인 제품 변경
C) 탐색적 데이터 분석(EDA)
D) 데이터 정제 및 전처리