아티클 스터디 : 데이터 분석이란 무엇일까?

<요약 및 핵심 개념>

데이터의 종류

• 정성적 데이터: 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식 등을 서술형으로 기록.
• 정량적 데이터: 숫자로 표현되며, 셀 수 있고 측정 가능하고 비교할 수 있음.

데이터 분석이란?

• 원시 데이터를 정리, 변환, 검사하여 유용한 인사이트를 도출하는 작업.
• 인사이트는 차트, 그래프, 대시보드 등의 시각적 형태로 표현.

데이터 분석의 중요성

• 고객 타깃팅 개선: 경쟁업체 이해, 시장 요구사항에 맞춘 제품/서비스 제공, 적합한 청중 도출.
• 성과 측정: 집중해야 할 영역 파악, 성과 달성도 표로 만들어 목표 설정 및 기회 발견.
• 문제 해결 도움: 올바른 데이터 분석으로 정보에 입각한 결정 가능.

데이터 분석 프로세스

1. 질문 인식 및 식별: 명확한 목표 설정, 비즈니스 이해와 인사이트 중요.
2. 원시 데이터 수집: 정성적/정량적 데이터 분류, 다양한 소스 활용.
3. 데이터 정제: 데이터 구조 이해, 오타 수정, 데이터 오류 제거, 중복 데이터 제거.
4. 데이터 분석:
   • 기술적 분석: 데이터의 핵심 포인트 확인.
   • 진단적 분석: 문제의 원인 이해 및 패턴 발견.
   • 예측 분석: 미래 트렌드 예측.
   • 처방적 분석: 인사이트 모아 대비책 및 실행 계획 수립.
5. 결과 공유: 데이터 시각화 도구 사용하여 보고서, 차트, 대시보드 생성. 명확하고 직관적인 결과 제시.

데이터 분석에 필요한 기술

• 수학과 통계: 기초 이해 필요.
• SQL 및 관계형 데이터베이스: 데이터 추출 방법 이해.
• 프로그래밍 언어: 파이썬과 R 사용.
• 데이터 시각화 도구: 타블로(Tableau) 등 활용.
• 엑셀: 데이터 저장, 계산, 요약, 트렌드 파악, 보고서 작성에 필수.

<주요 포인트>

데이터 분석의 개념, 중요성, 과정, 그리고 필요한 기술을 강조하여 데이터 분석이 비즈니스와 의사결정에 어떻게 기여하는지 설명한 것이 이 글의 주요 포인트

 

내가 느꼈던 주요 포인트 말이 있는데 데이터 분석가는 스토리텔러이며, 훌륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 된다. 데이터를 취합하고 내러티브를 만들어 명확하고 직관적이며 간결하게 결과 제시한다 라는 말이 데이터 분석가가 어떤 일을 하는 직업인지 함축적으로 얘기해주는 것 같다.

 

<용어 정리>

정성적 데이터- 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식, 편견과 무엇을, 왜, 어떻게와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며, 서술형으로 기록되는 데이터

정량적 데이터-숫자료 표현되며 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있다.

R - 통계 및 데이터 분석에 사용되는 언어

Pandas - 주로 데이터프레임을 사용하기 위한 모듈이다. 데이터프레임은 Excel과 비슷

Numpy - Numpy는 주로 수치화된 데이터를 이용하여 딥러닝, 머신러닝에 이용하기 용이한 기능을 제공

Matplotlib - 파이썬에서 2D 도표를 그리기 위한 라이브러리. 데이터 시각화에 필수적이며, 간편한 그래프 도구로 주로 사용

 

느낀점:

이 기사를 읽어보고 정리하면서 비전공자인 내가 이번 부트캠프때 잘 배워서 데이터 분석가라는 직업을 가질 수 있을지 조금 의문이 들었다.

생각보다 글을 읽으면서도 쉽진 않겠다라고 느꼈기 때문이다. 그리고 오티때도 매니저님께서 말씀하신 것 처럼 이 글에서도 데이터 분석가는 스토리텔러라는 말이 나온다. 근데 과연 내가 데이터를 가지고 다른 사람들에게 직관적이고 간결하게 말할 수 있을지 벌써 걱정이 된다. 그럼에도 데이터라는 명확하고 간결한 결과로 여러 사람들의 의사결정과 비즈니스에 기여한다는 점에서 매력을 느꼈다.

그래도 이 글을 읽고 대충 데이터 분석이 뭔지 어떤 것이 중요한지 등 아무것도 몰랐던 개념들을 숙지할 수 있는 시간을 가진 것 같아서 좋았다.