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작업할 수 있는 데이터의 양이 끝도 없이 늘어나면서 세상은 점점 더 데이터 중심적으로 변하고 있습니다. Google 및 Microsoft와 같은 대기업은 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리지만 유일한 기업은 아닙니다.
그것은 중요한가? 전적으로!
데이터 분석은 중소기업, 소매 회사, 의료 분야, 심지어 스포츠 분야에서도 사용됩니다. 그것은 보편적인 언어이며 그 어느 때보다 중요합니다. 고급 개념처럼 보이지만 데이터 분석은 실제로 실행되는 몇 가지 아이디어에 불과합니다.
데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석은 유용한 정보를 찾기 위해 분석 또는 통계 도구를 사용하여 데이터를 평가하는 프로세스입니다. 이러한 도구 중 일부는 R 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어입니다. Microsoft Excel은 데이터 분석 분야에서도 널리 사용됩니다. .
이러한 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 정렬하면 결과를 해석하여 결정을 내립니다. 최종 결과는 요약으로 전달하거나 차트나 그래프와 같은 시각적 개체로 전달할 수 있습니다.
데이터를 시각적 형태로 표시하는 프로세스를 데이터 시각화 . 데이터 시각화 도구를 사용하면 작업이 더 쉬워집니다. Tableau 또는 Microsoft Power BI와 같은 프로그램은 데이터에 생명을 불어넣을 수 있는 많은 시각적 개체를 제공합니다.
데이터 마이닝, 텍스트 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 포함한 여러 데이터 분석 방법이 있습니다.
데이터 분석은 어떻게 수행됩니까?
이미지 크레디트: Faithie / Depositphotos
데이터 분석은 큰 주제이며 다음 단계 중 일부를 포함할 수 있습니다.
- 목표 정의: 명확하게 정의된 몇 가지 목표를 설명하는 것으로 시작하십시오. 데이터에서 최상의 결과를 얻으려면 목표가 명확해야 합니다.
- 질문하기: 데이터로 답변을 원하는 질문을 파악하십시오. 예를 들어 빨간색 스포츠카가 다른 차보다 사고를 더 자주 합니까? 질문에 대한 최상의 결과를 얻을 수 있는 데이터 분석 도구를 파악하십시오.
- 데이터 수집: 질문에 답하는 데 유용한 데이터를 수집합니다. 이 예에서 데이터는 DMV 또는 경찰 사고 보고서, 보험 청구 및 입원 세부 정보와 같은 다양한 소스에서 수집될 수 있습니다.
- 데이터 스크러빙: 원시 데이터는 많은 정크 값과 혼란을 포함하는 여러 형식으로 수집될 수 있습니다. 데이터 분석 도구에서 가져올 수 있도록 데이터가 정리되고 변환됩니다. 화려한 단계는 아니지만 매우 중요합니다.
- 데이터 분석: 이 새로운 깨끗한 데이터를 데이터 분석 도구로 가져옵니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터를 탐색하고 패턴을 찾고 가정 질문에 답할 수 있습니다. 이것은 결과를 찾는 곳입니다!
- 결론 도출 및 예측: 데이터에서 결론을 도출합니다. 이러한 결론은 보고서, 시각적 개체 또는 둘 다에 요약되어 올바른 결과를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석에 사용되는 몇 가지 개념을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
데이터 수집
이미지 크레디트: Philippe Put/ 플리커
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데이터 마이닝은 통계, 인공 지능 및 기계 학습을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하기 위한 데이터 분석 방법입니다. 목표는 데이터를 비즈니스 의사결정으로 바꾸는 것입니다.
데이터 마이닝으로 무엇을 할 수 있습니까? 많은 양의 데이터를 처리하여 이상치를 식별하고 의사 결정에서 제외할 수 있습니다. 기업은 고객의 구매 습관을 학습하거나 클러스터링을 사용하여 데이터 내에서 이전에 알려지지 않은 그룹을 찾을 수 있습니다.
이메일을 사용하는 경우 사서함을 정렬하기 위한 데이터 마이닝의 또 다른 예를 볼 수 있습니다. Outlook이나 Gmail과 같은 이메일 앱은 이를 사용하여 이메일을 '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 분류합니다.
텍스트 분석
이미지 크레디트: Marc_Smith/ 플리커
데이터는 숫자에만 국한되지 않고 텍스트 정보에서도 정보를 얻을 수 있습니다.
텍스트 분석은 텍스트에서 유용한 정보를 찾는 프로세스입니다. 원시 텍스트를 처리하고 데이터 분석 도구에서 읽을 수 있도록 만들고 결과와 패턴을 찾아 이를 수행합니다. 이를 텍스트 마이닝이라고도 합니다.
Excel은 이 작업을 훌륭하게 수행합니다. Excel에는 데이터 작업을 할 때 시간을 절약할 수 있는 텍스트 작업을 위한 많은 수식이 있습니다.
텍스트 마이닝은 웹, 데이터베이스 또는 파일 시스템에서 정보를 수집할 수도 있습니다. 이 텍스트 정보로 무엇을 할 수 있습니까? 이메일 주소와 전화번호를 가져와 패턴을 찾을 수 있습니다. 문서에서 단어의 빈도를 찾을 수도 있습니다.
비즈니스 인텔리전스
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비즈니스 인텔리전스는 데이터를 비즈니스 의사 결정에 사용되는 인텔리전스로 변환합니다. 조직의 전략적 및 전술적 의사 결정에 사용될 수 있습니다. 기업이 수집된 데이터에서 추세를 조사하고 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 제공합니다.
비즈니스 인텔리전스는 다음과 같은 많은 작업에 사용됩니다.
- 제품 배치 및 가격 결정
- 제품의 새로운 시장 식별
- 더 많은 돈을 버는 예산 및 예측 생성
- 히트 맵, 피벗 테이블 및 지리적 매핑과 같은 시각적 도구를 사용하여 특정 제품에 대한 수요 찾기
데이터 시각화
이미지 크레디트: pressmaster/ Depositphotos
데이터 시각화는 데이터의 시각적 표현입니다. 데이터를 테이블이나 데이터베이스로 표시하는 대신 차트와 그래프로 표시합니다. 복잡한 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 보기도 더 쉽습니다.
사용하는 응용 프로그램('사물 인터넷'이라고도 함)에서 생성되는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 데이터의 양('빅 데이터'라 함) 꽤 방대하다. 데이터 시각화는 수백만 개의 데이터 포인트를 이해하기 쉬운 간단한 시각적 개체로 전환할 수 있습니다.
데이터를 시각화하는 다양한 방법이 있습니다.
- Tableau 또는 Microsoft Power BI와 같은 데이터 시각화 도구 사용
- 표준 Excel 그래프 및 차트
- 대화형 Excel 그래프
- 웹의 경우 JavaScript를 사용하여 빌드된 D3.js와 같은 도구
NS Google 데이터세트 시각화 빅 데이터가 의사 결정을 시각적으로 안내하는 방법을 보여주는 좋은 예입니다.
검토 중인 데이터 분석
데이터 분석은 유용한 정보를 발견하기 위해 통계 도구로 데이터를 평가하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝, 텍스트 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 세트 결합 및 데이터 시각화를 포함한 다양한 방법이 사용됩니다.
Microsoft Excel의 파워 쿼리 도구는 특히 데이터 분석에 유용합니다. 익숙해지려면 첫 번째 Microsoft Power Query 스크립트 만들기 가이드를 읽어보세요.
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Anthony Grant는 프로그래밍 및 소프트웨어 분야의 프리랜서 작가입니다. 그는 프로그래밍, Excel, 소프트웨어 및 기술을 다루는 컴퓨터 공학 전공자입니다.
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