베스트 164 데이터 분석 과정 새로운 업데이트 48 분 전

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데이터 분석의 6 단계
  • 문제제기 (Ask)
  • 준비 (Prepare)
  • 처리 (Process)
  • 분석 (Analyze)
  • 공유 (Share)
  • 실행 (Act)

데이터 분석의 6 단계 – 데이빗의 데이터

전처리라고 하면 더 와닿겠다. 이 단계에서는 실질적인 분석을 하기 전에 데이터를 가다듬는다(Clean-up). 회사의 데이터베이스에 있는 데이터이든, 공공데이터(Public Data)이든, 아니면 어떤 다른 형태의 대안데이터(Alternative Data)이든 현실 세계에서의 데이터는 대부분 불완전하다. 즉, 에러가 많이 있고, 같은 종류의 데이터에도 엉뚱한 값이 들어가 있거나 서식이 다를 수 있고, 비어 있는 값이 있을 수 있다. 그 상태에서 그대로 데이터 분석을 하면 가끔 실제와 다른 엉뚱한 결과가 나오게 되므로 전처리 과정은 필수이다. 경험이 별게 아닐 수 있지만, 경험이 있는 사수와 신입의 차이는 여기에서도 생긴다. 노련한 사람은 각 출처에서 나온 데이터에서 어디를 손봐줘야 할지 쉽게 알아차릴 수 있다. 하지만 경험이 부족한 사람의 경우 전처리에서 애를 먹는다. 다음 단계인 분석의 단계를 거쳐야 뭔가 잘못되었다는 걸 알아차리고 다시 뒤로 넘어와 데이터를 다듬다보면, 어느 새 사무실에 혼자 있는 자신을 발견하게 된다.

5~6쪽짜리 워드 파일을 작성해서 보여줘야 할 때도, 1장짜리 훈민정음 요약본을 작성해야 할 때도, 다양한 형태의 파워포인트로 전달해야 할 때도 있지만, 결국은 ‘어떻게 보여줘야 하는가’에 대한 고민이다. 단순하게 빽빽한 글로만 전달하고자 한다면 의도한 바가 이루어지지 않을 수 있다. 인간은 기본적으로 자기애가 넘친다. ‘나의 시간’이 침해받는 걸 무척 싫어한다. 특히 그런 상황에 대해서 불만을 쉽게 얘기할 수 있는 윗 분들의 경우에는 더더욱 그렇다. 그러니 적절한 표와 그래프는 필수이다. 단순히 엑셀에서 제공하는 차트 기능을 사용해도 되지만, 타블로(Tableau), MS Power BI, Looker 등의 전문 Visualization Tool을 배워보자. 또는 Python이나 R에서 제공하는 Package를 사용해도 된다. 단순하게 화려하기만 하면 안된다. 언제나 스토리텔링의 선 상에 있어야 한다. 관심이 있는 사람은 원서인 『Storytelling with Data』를 읽어보기 바란다.

적절한 질문을 할 줄 알아야 그 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 회사 생활을 하면서 여러 직원들과 일을 해보았다. 일을 잘하는 직원과 그렇지 않은 직원은 안타깝게도 ‘문제정의’에서부터 차이가 난다. 동일한 문제를 놓고도 헛다리를 짚어 생각지도 못한 구석에서 끙끙거리고 있는 사람들이 한 둘이 아니다. 그러니, 당연한 이야기이지만 문제제기가 제일 중요한 단계이다. 요즘같이 언제든지 스마트폰으로 인터넷에 접속할 수 있는 세상에서는 깊이 생각하는 훈련이 모두에게 부족하다. 이와 관련하여 조훈현의 『고수의 생각법』을 읽어보길 추천한다.

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데이터 분석의 6 단계

제목만 보고 벌써 지루해졌을지도 모르겠다. 하지만 그냥 그렇구나 정도로 쉽게 훑어보면서 넘어가자. 읽고 나면 이미 여러 번 해 봤던 과정일 수도 있다.

구글에서 정의하고 있는 데이터 분석의 6단계는 다음과 같다.

문제제기 (Ask) 준비 (Prepare) 처리 (Process) 분석 (Analyze) 공유 (Share) 실행 (Act)

이름을 잘 붙여 놓았지만, 결국 문제나 목적이 있었기 때문에 데이터 준비해서 분석했고, 분석 결과를 누군가와 공유한 후에 잘했는지 못했는지 봤다는 얘기다. 여러 웹사이트를 돌아다니다 보면 일부 단계가 합쳐져 있거나 이름이 다를 수 있지만, 결국 큰 흐름에서는 별 차이가 없다.

이제 각 단계에 대해서 추가 설명을 해보자.

1. 문제제기 (Ask)

구글로 시작했으니, 구글에서 말하는 문제제기에 대한 설명을 더해보자.

해결하고자 하는 문제를 정의한다.

문제와 관련된 이해당사자들이 기대하는 바를 완전히 이해하라. 이를 위해서 그들과 지속적으로 소통하고 협업한다.

실질적인 문제에 집중하고, 그 외의 것들은 과감하게 버린다.

문제 자체에 매몰되지 말고, 한 걸음 뒤로 물러나서 전체적인 맥락을 본다.

적절한 질문을 할 줄 알아야 그 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 회사 생활을 하면서 여러 직원들과 일을 해보았다. 일을 잘하는 직원과 그렇지 않은 직원은 안타깝게도 ‘문제정의’에서부터 차이가 난다. 동일한 문제를 놓고도 헛다리를 짚어 생각지도 못한 구석에서 끙끙거리고 있는 사람들이 한 둘이 아니다. 그러니, 당연한 이야기이지만 문제제기가 제일 중요한 단계이다. 요즘같이 언제든지 스마트폰으로 인터넷에 접속할 수 있는 세상에서는 깊이 생각하는 훈련이 모두에게 부족하다. 이와 관련하여 조훈현의 『고수의 생각법』을 읽어보길 추천한다.

2. 준비 (Prepare)

문제는 알았으니 어떤 데이터를 모아야 하는지 결정해야 한다. 대부분의 경우 데이터는 한가지가 아니고 여러 출처에서 나온 다양한 형태를 띄고 있을 것이다. 준비 단계에서는 다음과 같은 고민을 하고 수집된 데이터를 잘 정리해야 한다.

문제를 해결하기 위해 어떤 데이터를 어디에서 가지고 올 것인가

기존에 존재하는 데이터가 없다면, 어떤 방법을 통해 추가로 데이터를 확보할 것인가

확보된 데이터에서 어떤 값을 측정할 것인가

수집된 데이터를 어디에 어떻게 저장할 것인가

저장된 데이터를 어떻게 안전하게 관리할 것인가

3. 처리 (Process)

전처리라고 하면 더 와닿겠다. 이 단계에서는 실질적인 분석을 하기 전에 데이터를 가다듬는다(Clean-up). 회사의 데이터베이스에 있는 데이터이든, 공공데이터(Public Data)이든, 아니면 어떤 다른 형태의 대안데이터(Alternative Data)이든 현실 세계에서의 데이터는 대부분 불완전하다. 즉, 에러가 많이 있고, 같은 종류의 데이터에도 엉뚱한 값이 들어가 있거나 서식이 다를 수 있고, 비어 있는 값이 있을 수 있다. 그 상태에서 그대로 데이터 분석을 하면 가끔 실제와 다른 엉뚱한 결과가 나오게 되므로 전처리 과정은 필수이다. 경험이 별게 아닐 수 있지만, 경험이 있는 사수와 신입의 차이는 여기에서도 생긴다. 노련한 사람은 각 출처에서 나온 데이터에서 어디를 손봐줘야 할지 쉽게 알아차릴 수 있다. 하지만 경험이 부족한 사람의 경우 전처리에서 애를 먹는다. 다음 단계인 분석의 단계를 거쳐야 뭔가 잘못되었다는 걸 알아차리고 다시 뒤로 넘어와 데이터를 다듬다보면, 어느 새 사무실에 혼자 있는 자신을 발견하게 된다.

엑셀을 사용하고 있다면, 필터 등 기본기능을 사용하여 잘못 입력된 데이터를 찾아낸다.

:동일한 항목이 중복되어 있는지, 각 항목별 이상한 값이 들어가 있는지, 입력된 값에 스페이스가 있는지, ‘N/A’가 있는지 등등

:동일한 항목이 중복되어 있는지, 각 항목별 이상한 값이 들어가 있는지, 입력된 값에 스페이스가 있는지, ‘N/A’가 있는지 등등 SQL을 사용할 수 있다면 더 큰 사이즈의 데이터를 수정할 수 있다.

데이터 자체에 편향(Bias)이 있지 않은지 한 번 더 살펴본다.

데이터는 특정 의견이 반영되지 않은 순수한 Raw Data이어야 하고, 입력된 값들은 항목별로 통일성이 있어야 한다. 수집된 데이터의 어디를 손봐야 하는지 아는 것도 중요하지만, 문제점을 발견한 후에 어떻게 효율적으로 처리해야 하는가도 중요하므로 많은 연습이 필요하다.

4. 분석 (Analyze)

실질적으로 데이터를 가지고 이리저리 돌려보며 인사이트를 찾아내는 단계이다. 데이터를 정렬하고, 원하는 형태로 만든다.

주어진 데이터로 어떻게 성과 측정을 위한 계산을 고안해 낼 것인가

여러 데이터들을 어떻게 합쳐낼 것인가

분석된 결과물은 어떤 형태로 정리될 수 있는가

인사이트를 찾아내는 방법은 다양할 수 있다. 사람마다 차이가 있을 수도 있고, 상황에 따라 다를 수도 있다. 어떤 경우에는 ‘A-ha Moment’가 와서 유레카를 외칠 수도 있고, 어떨 때에는 내가 이 데이터를 가지고 어떤 얘기를 하고 싶은지 깊이 묵상할 때 얻기도 한다.

5. 공유 (Share)

분석된 결과가 종종 한 사람의 머릿 속을 떠나지 않을 때가 있다. 임팩트가 있어서가 아니다. 그 사람 말고는 이해를 못해서이다. 공유의 단계에서는 그걸 어떻게 효과적으로 다른 사람의 머리로 전달할지를 고민하는 단계이다.

어떻게 보여줘야 이해당사자들이 쉽게 이해할 것인가

어떻게 보여줘야 본 사람들이 더 나은 의사결정을 할 수 있을까

결론을 어떻게 강조하면 좋은가

5~6쪽짜리 워드 파일을 작성해서 보여줘야 할 때도, 1장짜리 훈민정음 요약본을 작성해야 할 때도, 다양한 형태의 파워포인트로 전달해야 할 때도 있지만, 결국은 ‘어떻게 보여줘야 하는가’에 대한 고민이다. 단순하게 빽빽한 글로만 전달하고자 한다면 의도한 바가 이루어지지 않을 수 있다. 인간은 기본적으로 자기애가 넘친다. ‘나의 시간’이 침해받는 걸 무척 싫어한다. 특히 그런 상황에 대해서 불만을 쉽게 얘기할 수 있는 윗 분들의 경우에는 더더욱 그렇다. 그러니 적절한 표와 그래프는 필수이다. 단순히 엑셀에서 제공하는 차트 기능을 사용해도 되지만, 타블로(Tableau), MS Power BI, Looker 등의 전문 Visualization Tool을 배워보자. 또는 Python이나 R에서 제공하는 Package를 사용해도 된다. 단순하게 화려하기만 하면 안된다. 언제나 스토리텔링의 선 상에 있어야 한다. 관심이 있는 사람은 원서인 『Storytelling with Data』를 읽어보기 바란다.

6. 실행 (Act)

분석된 결과를 그 분들께 보고했으니, ‘그래서 어쩌라고?’라는 질문이 나올 차례다. ‘이렇게 하시면 됩니다’라는 내용을 제시해주는 단계가 ‘실행’단계이다. ‘데이터에 의한 의사결정(Data-driven Decision)’이 이런 것입니다라고 멋있게 보여주자.

생각보다 설명이 길어졌다. 하지만 다 읽고서 알았겠지만 이미 하고 있는 것들이다. 그냥 어디가서 “데이터 분석에는 6단계의 과정이 있습니다”라고 말하고 싶다면 신경써서 보고, 아니면 그냥 넘어가도 된다.

데이터 분석을 위한 5단계 절차 – 브런치

다수의 테이블을 연계하는 행위를 관계 설정이라고 하고 모델링이라고도 부른다. 모델링 기법으로 많이 알려진 방법중 하나는 스타 스키마이다. 스타 스키마라는 이름은 스키마 다이어그램이 별(star) 모양이라 해서 붙여진 이름으로, 한 개의 사실(fact) 테이블과 여러개의 차원(dimension)로 구성되어 있다. 사실 테이블은 핵심적인 사실(사건, 거래 등의 관측값)의 기록으로 이루어지며, 차원 테이블은 추가적인 사실(일시, 장소 등)의 기록으로 이루어지는게 보통이다. 각 테이블은 공통의 키 컬럼을 이용하여 연결된다.

필자의 경험상, 공공데이터 분석은 통상 5가지 단계에 의하여 이루어진다. 이 단계는 폭포수 모델 처럼 순차적으로만 이루어지는 것 같지만, 실제로는 앞 단계를 반복하는 경우가 많다. 예컨대, 문제를 정의하였으나 원하는 데이터를 수집할 수 없다면 문제를 수정해야 한다. 또한, 수집한 데이터에 오류가 많아서 전처리가 불가능하다면 다시 데이터를 수집하여야 하기 때문이다.

데이터 시각화 및 탐색 단계에서 데이터를 요약하고 설명하는 방법으로 기술 통계(Descriptive statistics)를 많이 사용한다. 기술 통계는 수집한 데이터를 요약, 묘사, 설명하는 통계 기법으로 데이터의 대표값(평균, 중위값, 최빈값 등.. 중심 경향이라고도 한다) 및 분포 등을 이용한다.

27 thg 12, 2022 — 1. 문제 정의 단계 : 가장 중요하지만 가장 어려운 단계 · 2. 데이터 수집 단계 : 주변에서부터 온라인, 오프라인까지 · 3. 데이터 전처리 단계 : 가장 많은 …

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R 데이터분석 기초 강의 01-3 – 데이터 분석 기법 및 절차

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데이터 분석을 위한 5단계 절차

이번 글에서는 공공분야 데이터 분석 절차를 설명한다.

필자의 경험상, 공공데이터 분석은 통상 5가지 단계에 의하여 이루어진다. 이 단계는 폭포수 모델 처럼 순차적으로만 이루어지는 것 같지만, 실제로는 앞 단계를 반복하는 경우가 많다. 예컨대, 문제를 정의하였으나 원하는 데이터를 수집할 수 없다면 문제를 수정해야 한다. 또한, 수집한 데이터에 오류가 많아서 전처리가 불가능하다면 다시 데이터를 수집하여야 하기 때문이다.

아래 소개하는 분석 절차는 지난 글(데이터 분석으로 통찰을 얻는다)에서 소개하였던 확증적 분석 기법과 탐색적 분석 기법의 장점을 취하여 만들었다. 전반적으로 탐색적 데이터 분석 기법을 취하였지만, 명확한 분석 목표를 초기에 설정하기 위하여 일부 확증적 데이터 분석 기법을 차용하였다.

각 단계에서 수행해야 할 일은 다음과 같다.

문제 정의 단계 : 분석하고자 하는 분야를 이해하고, 해결해야 할 문제를 객관적이고 구체적으로 정의한다.

데이터 수집 단계 : 분석에 필요한 데이터 요건을 정의하고, 데이터를 확보한다.

데이터 전처리 단계 : 수집한 데이터에 존재하는 결측값이나 오류를 수정/보완한다. 경우에 따라서 데이터 구조나 특성을 변경한다.

데이터 모델링 단계: 하나의 테이블(데이터셋)이 아닌 다수의 테이블을 이용하여 분석을 하는 경우가 있다. 이러한 경우, 데이터 모델링이 필요하다.

시각화 및 탐색 단계 : 다양한 도구를 이용하여 데이터를 시각화하고, 탐색을 통하여 문제를 해결한다.

공공데이터 분석 절차

1. 문제 정의 단계 : 가장 중요하지만 가장 어려운 단계

문제는 분석의 대상이면서 분석의 목적이기도 하다. 따라서 문제가 제대로 설정되지 않으면 분석 목표가 불분명해진다. 이런 경우, 분석 과정 내내 방황하다가 성과없이 끝나기 쉽다. 나침반 없이 바다를 항해하는 것과 같기 때문이다. 데이터 분석에서 문제정의가 중요한 이유이다.

공공 분야에서 문제 정의가 어려운 이유는 다음과 같다.

많은 사람들이 공감할 만한 가치가 있는 문제를 찾아야 한다.

향후 정의된 문제 해결을 위한 구체적인 행동이 수반되어야 한다.

데이터의 제약사항(데이터 확보 가능성 등)을 극복해야 한다.

분석을 위한 전문가와 분석 기간을 확보하여야 한다.

문제 정의를 잘 하려면, 무엇보다 잘 알거나 관심이 많은 분야를 선택해야 한다(예컨대 교통, 주택 등 도메인 지식). 그리고 모든 사람들이 명료하게 이해할 수 있도록 구체적이어야 한다.

예) 서울의 교통문제는 심각한가? → 서울시민의 평균 출퇴근 시간은?

아인시타인은 이렇게 말했다.

2. 데이터 수집 단계 : 주변에서부터 온라인, 오프라인까지

주변에서부터 분석에 필요한 데이터를 찾는다. 우선 나의 PC에서부터 내가 속한 조직에서 데이터를 수집한다. 때로는 내가 가지고 있는 스몰데이터가 남이 가지고 있는 빅데이터보다 가치있는 경우가 있다.

최근에 공공기관을 중심으로 데이터를 공개하는 곳이 많이 있다. 온라인에서 데이터 수집이 가능한 곳을 분야별로 소개한다.

[전체]

공공데이터 포털 : https://www.data.go.kr/

서울시 열린데이터 광장 : http://data.seoul.go.kr/

[행정]

주민등록 인구통계 : http://27.101.213.4/

지방행정 데이터 : http://localdata.kr/

[지도]

국가 공간정보 포털 : http://www.nsdi.go.kr/

[건축]

건축데이터 민간 개방 시스템 : http://open.eais.go.kr/

국가공간정보포털 : http://data.nsdi.go.kr/dataset

등기정보광장 : https://data.iros.go.kr/

[기상]

기상 자료 개방 포털 : https://data.kma.go.kr/

[관광]

TourAPI : http://api.visitkorea.or.kr

[농림]

농림축산부 : http://www.mafra.go.kr/mafra/322/subview.do

[금융]

금융빅데이터 개방 시스템 : https://credb.kcredit.or.kr/

금융데이터 거래소 : https://www.findatamall.or.kr/

[치안]

경찰청 공공 데이터 개방 : https://www.police.go.kr/portal/main/contents.do?menuNo=200527

[문화]

문화 데이터 광장 : https://www.culture.go.kr/data/

[복지]

보건복지 데이터 포털 : https://data.kihasa.re.kr

[교통]

국가 교통 DB : https://www.ktdb.go.k

교통사고 분석 시스템 : http://taas.koroad.or.kr/

[전기]

전력데이터 개발 포털시스템 : https://bigdata.kepco.co.kr/

[기타]

데이터 스토어 : https://www.datastore.or.kr/

SKT 빅데이터 허브 : https://www.bigdatahub.co.kr/

데이터의 저작권과 개인정보 이슈 때문에 온라인상 데이터 제공에 한계가 있는 경우가 있다. 이러한 이유로 일부 기관에서는 오프라인상에서 데이터를 제공하기도 한다. 이런 경우, 분석가는 그 기관을 직접 방문하여 데이터를 열람할 수 있으며 분석결과만 가지고 나올 수 있다. 원본 데이터는 반출이 금지된다.

서울시 빅데이터캠퍼스(https://bigdata.seoul.go.kr)

서울시 빅데이터 캠퍼스

통계 빅데이터센터(https://data.kostat.go.kr/)

통계 빅데이터센터

3. 데이터 전처리 단계 : 가장 많은 수고가 필요한 단계

“데이터 과학의 80%는 데이터 클리닝에 소비되고, 나머지 20%는 데이터 클리닝하는 시간을 불평하는데 쓰인다” – Kaggle 창림자 Anthony Goldbloom

데이터 전처리는 힘든 과정이다

분석을 위하여 수집한 데이터가 바로 분석에 쓰이는 경우는 거의 없다. 누락된 항목이 있거나 분석에 부적합한 구조이거나.. 전처리가 필요한 경우가 대부분이다. 이는 데이터 생성시에 분석을 전제하지 않았기 때문으로, 데이터 전처리는 데이터 분석 과정에서 가장 많은 노력이 투입되는 단계이다.

아래는 몇가지의 전처리 사례이다.

중복값 제거

결측값 보정

데이터 연계/통합

데이터 구조 변경 : tidy data 참조

4. 데이터 모델링 단계 : 관점별로 나누고 쪼개어 보기

분석의 규모가 커지게 되면 여러개의 데이터 테이블을 이용하게 된다(하나의 테이블에 모든 데이터를 기록하는 것은 데이터 무결성 유지와 저장 공간 확보 차원에서도 바람직하지 않다)

다수의 테이블을 연계하는 행위를 관계 설정이라고 하고 모델링이라고도 부른다. 모델링 기법으로 많이 알려진 방법중 하나는 스타 스키마이다. 스타 스키마라는 이름은 스키마 다이어그램이 별(star) 모양이라 해서 붙여진 이름으로, 한 개의 사실(fact) 테이블과 여러개의 차원(dimension)로 구성되어 있다. 사실 테이블은 핵심적인 사실(사건, 거래 등의 관측값)의 기록으로 이루어지며, 차원 테이블은 추가적인 사실(일시, 장소 등)의 기록으로 이루어지는게 보통이다. 각 테이블은 공통의 키 컬럼을 이용하여 연결된다.

앞서 분석은 나누고 쪼개는 과정이라고 하였다. 데이터 분석 과정에서 분석 대상을 나누고 쪼개면서 그 결과를 사실 테이블과 차원 테이블로 구성하는 것이 모델링의 핵심이다.

아래 그림은 교통사고를 분석하기 위한 데이터 모델링 예시이다.교통사고 사건 데이터를 사실 테이블로 배치하고 사고일시, 사고장소, 사고차량 등 추가적 관점은 차원 테이블로 배치하였다.

스타스키마 모델링 기법

5. 시각화 및 탐색 단계 : 패턴을 찾고 인사이트를 얻기

구슬이 서밀이라도 꿰어야 보배 – 한국속담

시각화 및 탐색 단계는 문제 정의 단계에서 정의한 문제에 대한 답을 찾는 단계이다.

대부분의 데이터는 숫자와 문자로 이루어져 있다.

사람의 인지 능력은 한계가 있기 때문에, 한번에 많은 양의 데이터(숫자와 문자)를 받아들이고 해석할 수 없다.

데이터 시각화는 대량의 데이터를 요약하고 사람이 판단하기 쉬운 형태의 이미지로 표현함하여 데이터 안에 숨겨진 유의미한 인사이트를 발견할 수 있도록 도와준다.

아래 그림은 ‘서울의 미세먼지 농도 변화 추이’를 시각화한 결과이다.

변화 추이를 확인하기 위하여 10년간의 데이터를 수집하여 전처리 한 결과, 파일 사이즈는 73MByte에 달하고 이를 A4용지로 출력하면 61,428매가 필요한 규모이다(왼쪽의 그림). 아무리 인지능력과 기억력이 뛰어난 사람이더라도 이 텍스트 데이터만 가지고 변화추이를 파악하는건 불가능하다.

하지만 오른쪽 그림처럼 데이터를 요약하여 그래프로 표시하면 이야기가 달라진다. 방대한 양의 데이터가 한장의 차트로 요약되어 단번에 파악 가능하게 된다(미세먼지는 감소 추세이며, 초미세먼지는 증가 추세이다)

서울의 10년간(2009년~2018년) 미세먼지 농도 변화 추이

데이터 시각화 및 탐색 단계에서 데이터를 요약하고 설명하는 방법으로 기술 통계(Descriptive statistics)를 많이 사용한다. 기술 통계는 수집한 데이터를 요약, 묘사, 설명하는 통계 기법으로 데이터의 대표값(평균, 중위값, 최빈값 등.. 중심 경향이라고도 한다) 및 분포 등을 이용한다.

아래의 그림은 서울의 과거 10년간(2009년~2018년) 미세먼지 농도 분포를 박스플롯으로 시각화한 그림이다. 위의 그림과 동일한 데이터를 이용했지만, 다른 방법으로 시각화/탐색을 하였기에 새로운 인사이트를 얻을 수 있다(2015년의 미세먼지 분포를 확인해 보라)

서울의 연도별 미세먼지 분포

데이터 분석 절차 – velog

13 thg 7, 2021 — 문제 정의 단계 : · 데이터 수집 단계 : 분석에 필요한 데이터를 확보하는 과정 · 데이터 전처리 단계(Preprocessing) : · 데이터 모델링 단계 : · 데이터 …

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데이터분석 능력 기르기 3. #데이터분석 기본편, 업무 하기 전에 확인해야 할 것

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데이터 분석은 이렇게 합니다! – 제이펍 – 티스토리

그러나 학교나 회사에서 데이터 분석 과정에 대해 체계적인 교육을 받은 분이라면 주어진 데이터 분석 업무를 어렵지 않게 잘 처리할 수 있겠지만, 그렇지 않은 분들이 데이터 분석 업무를 맡게 되는 경우도 많아졌습니다. ( 배운 적도 없는데, 어떻게 해? 망! @.@ ) 그래서 여기저기 알아보지만, 접해 보지 않은 툴과 외계어 같은 프로그래밍 언어를 통한 데이터 분석 방법만 가득합니다. 데이터 분석은 어떤 과정을 통해서 하는지, 어떤 도구들이 필요한지, 어떤 검증과 평가가 필요한지 데이터 분석에 대한 전 과정을 차근차근 알려주는 곳은 없었습니다.

인터넷이 일상화되고, 각종 SNS와 플랫폼을 통해 수많은 데이터가 쌓여갑니다. 그뿐만 아니라 기업과 고객, 기업과 기업, 개인과 공공 서비스의 대부분이 네트워크로 연결되면서 그 안에 가공하지 않은 원석이 가득 쌓이고 있습니다. 이를 그대로 두면 말 그대로 원석일 뿐이겠지만, 제대로 분석한다면 황금알을 낳는 거위로 변모할 수도 있습니다. 네! 이제는 그야말로 데이터 분석의 시대가 되었다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

그래서 실무 경험이 풍부한 전문가(한국과 미국에서 10여 년간의 컨설턴트 활동을 거쳐 지금은 글로벌 이커머스 회사에서 근무 중인 윤영진 님)와 학계에 계신 교수님(미국 노던일리노이대학교에서 후학 양성과 학문을 연구 중이신 황재진 님)이 의기투합하여, 데이터 분석을 하고자 하는 초보자를 위해 세상에 없던 친절한 가이드북을 준비하였습니다!

7 thg 11, 2021 — 1단계: 목표 이해하기 · 2단계: 계획 세우기 · 3단계: 데이터 수집 및 전처리하기 · 4단계: 데이터 분석하기 · 5단계: 검증 및 평가하기 · 6단계: 시각화 및 …

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  • Title Website: 데이터 분석은 이렇게 합니다! – 제이펍 – 티스토리
  • Description Website: 7 thg 11, 2021 — 1단계: 목표 이해하기 · 2단계: 계획 세우기 · 3단계: 데이터 수집 및 전처리하기 · 4단계: 데이터 분석하기 · 5단계: 검증 및 평가하기 · 6단계: 시각화 및 …

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[특강 1강] 비전공자가 데이터 분석을 시작할 때

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데이터 분석은 이렇게 합니다!

인터넷이 일상화되고, 각종 SNS와 플랫폼을 통해 수많은 데이터가 쌓여갑니다. 그뿐만 아니라 기업과 고객, 기업과 기업, 개인과 공공 서비스의 대부분이 네트워크로 연결되면서 그 안에 가공하지 않은 원석이 가득 쌓이고 있습니다. 이를 그대로 두면 말 그대로 원석일 뿐이겠지만, 제대로 분석한다면 황금알을 낳는 거위로 변모할 수도 있습니다. 네! 이제는 그야말로 데이터 분석의 시대가 되었다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

그러나 학교나 회사에서 데이터 분석 과정에 대해 체계적인 교육을 받은 분이라면 주어진 데이터 분석 업무를 어렵지 않게 잘 처리할 수 있겠지만, 그렇지 않은 분들이 데이터 분석 업무를 맡게 되는 경우도 많아졌습니다. ( 배운 적도 없는데, 어떻게 해? 망! @.@ ) 그래서 여기저기 알아보지만, 접해 보지 않은 툴과 외계어 같은 프로그래밍 언어를 통한 데이터 분석 방법만 가득합니다. 데이터 분석은 어떤 과정을 통해서 하는지, 어떤 도구들이 필요한지, 어떤 검증과 평가가 필요한지 데이터 분석에 대한 전 과정을 차근차근 알려주는 곳은 없었습니다.

그래서 실무 경험이 풍부한 전문가(한국과 미국에서 10여 년간의 컨설턴트 활동을 거쳐 지금은 글로벌 이커머스 회사에서 근무 중인 윤영진 님)와 학계에 계신 교수님(미국 노던일리노이대학교에서 후학 양성과 학문을 연구 중이신 황재진 님)이 의기투합하여, 데이터 분석을 하고자 하는 초보자를 위해 세상에 없던 친절한 가이드북을 준비하였습니다!

《가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트》는 데이터 분석에 관련된 기초 이론과 두 개의 케이스 스터디를 통해 데이터 분석의 전 과정을 책 한 권만으로도 충분히 파악할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 분석 프로젝트가 무엇인지, 그 목적과 중요성, 수행 시에 고려할 사항, 준비해야 할 것들은 무엇인지를 초반부에 먼저 다루고, 이어서 다음과 같은 데이터 분석 프로젝트를 위한 필수 6단계 절차에 대해 설명합니다.

1단계: 목표 이해하기

2단계: 계획 세우기

3단계: 데이터 수집 및 전처리하기

4단계: 데이터 분석하기

5단계: 검증 및 평가하기

6단계: 시각화 및 발표

데이터 취득과 데이터 검증 및 전처리 방법, 데이터 분석 도구 소개들을 소개합니다. 이어서 효과적인 전달을 위한 데이터 시각화 차트와 대시보드 사용법을 안내합니다. 마지막으로 가상의 캐릭터를 내세워 ‘서울시 버스의 승하차 인원 분석’과 ‘온라인 쇼핑몰에서의 블랙컨슈머를 분석’하는 프로젝트를 케이스 스터디 형태로 제공합니다.

대상 독자는 다음과 같습니다.

데이터 분석을 수행해야 하는 개인이나 학생

데이터 분석 관련 프로젝트를 맡았지만 관련 배경지식이 없는 사회 초년생

데이터 분석 프로젝트를 실제로 이끌어야 하는 프로젝트 매니저나 중간 관리자

데이터 분석 결과를 조직에 반영하여 전략을 수립하고자 하는 최고 관리자 및 경영자

책은 19일에 출간될 예정입니다. 미리 살펴보시고 싶은 분은 아래의 미리보기 파일(PDF와 HTML 기반의 전자책)을 참고해 주시고, 도움이 된다고 생각된다면 예약판매 중인 서점을 꾸~욱 눌러주세요!

■ 미리 보기(앞표지, 차례, 추천사, 머리말, 감사의 글, 베타리더 후기, 1장 ‘데이터 분석 프로젝트’ 일부, 3장 ‘데이터 취득’ 일부, 8장 ‘케이스 스터디 1: 서울시 버스의 승하차 인원 분석’ 일부, 뒤표지)

가볍게떠먹는데이터분석프로젝트_sample.pdf 4.18MB

■ 예약구매 사이트(가나다순)

■ 제이펍 소식 더 보기(제이펍의 소통 채널에서 더욱 다양한 소식을 확인하세요!)

빅데이터 분석 어떻게 시작하지? (with kaggle) – 모두의연구소

조금더 자세히 이야기하자면 , 기업 들은 텍스트 분석, 머신 러닝, 예측 분석, 데이터 마이닝, 통계 및 자연어 처리 등의 고급 분석 기술 을 사용함으로써 이전에는 사용되지 않던 데이터(사용하지 못하던) 소스와 독립적으로 기업이 가진 데이터와 함께 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다 .

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딱딱하게 이야기 한 것 같지만 결국 엄청나게 많은 데이터 셋을 다루기도 어렵고, 원시 데이터다 보니 특정 목적으로 가공되지도 않았습니다.그렇기 때문에, 다양한 분석기법을 통하여 빅데이터를 다루고, 그것을 통하여 새로운 유용한 정보나 인사이트, 혹은 예측이나 분류까지도 할 수 있습니다!

하여, 기업이 혹은 단체가 제공하는 데이터를 통하여 데이터 분석에 대한 공부를 할 수 있습니다.위의 빅 데이터 분석과정에서 데이터 요구사항, 데이터 수집과정을 Kaggle을 통해 생략을 하고, 다른 사람들의 데이터 분석 과정을 보면서 배울 수 도 있습니다.

30 thg 9, 2022 — 데이터 분석 정의, 빅데이터의 의미, 데이터 분석 과정에 대한 이해와 kaggle을 통해 비교적 쉽게 데이터 분석을 접근 할 수 있음을 알 수 있다!

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  • Title Website: 빅데이터 분석 어떻게 시작하지? (with kaggle) – 모두의연구소
  • Description Website: 30 thg 9, 2022 — 데이터 분석 정의, 빅데이터의 의미, 데이터 분석 과정에 대한 이해와 kaggle을 통해 비교적 쉽게 데이터 분석을 접근 할 수 있음을 알 수 있다!

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단순히 큰(BIG) 데이터가 아닌 빅데이터! Data Technology에 대해 알아보겠습니다.

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빅데이터 분석 어떻게 시작하지? (with kaggle)

빅 데이터 분석 어떻게 시작하지? (with kaggle)

데이터 분석이란 ?

데이터 분석 은 데이터 내에서, 유용한 정보를 발견하고 결론을 알리고 의사 결정에 도움을 주기 위해 데이터를 검사, 정리 , 변환 및 모델링 하는 프로세스 입니다!

무언가 엄청 복잡해 보입니다만… 일단은 “의사결정에 도움을 주는 유용한 정보를 데이터에서 얻어내는 과정”이라 이해를 하죠!

Big Data 분석은?

빅데이터 분석 또한 데이터 분석과 목표는 다르지 않습니다. 의사결정에 도움을 주는 유용한 정보를 빅데이터라는 것에서 얻어내는 과정” 이라고 볼 수 있죠!

그렇다면 빅데이터에 대한 이해 또한 필요할 것 같습니다! 😎

필자가 생각 하는 빅데이터는 말그대로 엄청나게 많은 원시데이터(raw data) 의 모음입니다. (원시 데이터는 특정 목적을 위해 처리되지 않은 데이터 를 말합니다.)

정의에 따라 조금 달라질 수 있으니 조금더 정확한 의미를 보고 싶다면 박성돈님의 관련 글을 읽어 보시는 것을 추천 드립니다. 빅데이터, 정의, 특징, 활용 사례 라는 글을 추천 드립니다!

위의 이야기를 종합해보자면~

빅 데이터 분석이란 다양한 소스(데이터를 얻어 오는 곳)에서 다양한 크기(테라바이트 – 제타바이트)의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 포함하는 매우 방대하고 다양한 원시 데이터들에 대해 고급 분석 기술을 사용하는 것입니다.

출처 : stargarz.ai

빅데이터를 분석을 통하여 무엇을 할 수 있는가?

빅데이터 분석을 통해 분석가, 연구자 및 비즈니스를 하는 사람들은 이전에는 액세스나 사용이 불가능했던 데이터를 사용하여 보다 나은 의사결정을 보다 빠르게 내릴 수 있습니다 .

조금더 자세히 이야기하자면 , 기업 들은 텍스트 분석, 머신 러닝, 예측 분석, 데이터 마이닝, 통계 및 자연어 처리 등의 고급 분석 기술 을 사용함으로써 이전에는 사용되지 않던 데이터(사용하지 못하던) 소스와 독립적으로 기업이 가진 데이터와 함께 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다 .

딱딱하게 이야기 한 것 같지만 결국 엄청나게 많은 데이터 셋을 다루기도 어렵고, 원시 데이터다 보니 특정 목적으로 가공되지도 않았습니다.그렇기 때문에, 다양한 분석기법을 통하여 빅데이터를 다루고, 그것을 통하여 새로운 유용한 정보나 인사이트, 혹은 예측이나 분류까지도 할 수 있습니다!

데이터 분석과정은?

출처 : https://yourfreetemplates.com

데이터 요구 사항 작성 (Data requirements)

데이터는 분석이 필요한 사람(비즈니스 관계자, 연구원 , 등)의 요구 사항에 따라 지정된 분석에 정보가 필요합니다!

예를 들어 특정 변수(예: 연령 및 소득)에 대한 것이나. 데이터는 숫자 또는 범주(예: 숫자에 대한 텍스트 레이블) 카테고리에 대한 정보들을 미리 작성하여 데이터 수집과정에서 용이하게 사용할 수 있습니다!

데이터 수집 (Data collection)

데이터 요구사항에 맞춰서, 다양한 Source를 통하여 데이터를 수집합니다!

데이터 처리 ( Data processing)

데이터를 처음 얻을 때 분석을 위해 처리하거나 구성해야 합니다.예를 들어, 여기에는 종종 스프레드시트나 통계 소프트웨어를 사용하여 추가 분석을 위해 데이터를 테이블 형식( 구조화된 데이터라고 합니다!)의 행과 열에 배치하는 것이 포함될 수 있습니다 .

데이터 클리닝 ( Data cleaning )

데이터 처리 과정을 거치고 난 후 데이터가 불완전하거나 중복되거나 오류가 포함될 수 있습니다.

데이터 정리 의 필요성은 데이터를 입력하고 저장하는 방식의 문제로 인해 발생합니다. 데이터 정리는 이러한 오류를 방지하고 수정하는 프로세스입니다.

일반적인 작업에는 레코드 일치, 데이터의 부정확성 식별, 기존 데이터의 전반적인 품질, 중복 제거 및 열 분할이 포함됩니다. 이러한데이터 문제는 다양한 분석 기법을 통해서도 식별할 수 있습니다.

탐색적 데이터 분석 ( Exploratory data analysis)

데이터가 정리되면 cleaning 되면 분석할 수 있습니다. 데이터 분석가는 다양한 기술을 적용 하여 얻은 데이터에 내재된 의미를 파악 하는 것이 탐색적 데이터 분석입니다!

데이터 내의 메시지와 관련하여 추가 통찰력을 얻기 위해 이미지 (그래프, 도표 등) 형식으로 데이터를 시각화 하여 검사 할 수 있는 기술이기도 합니다.

모델링 및 알고리즘 (Modeling or Algolithm)

변수 간의 관계를 식별하기 위해 수학 공식 또는 모델 (알고리즘)을 적용 시킬 수 있다.. 예를 들어 상관 관계나 인과관계를 사용 합니다.

특정 변수 간의 관계를 측정하는 방법 이 될 수도 있습니다. 예를들어 광고(독립 변수 X )이 판매 변화( 종속 변수 Y ) 에 대한 설명을 제공 하는지 여부를 모델링하는 데 사용될 수 있습니다 .

이러한 모델은 실제 알고리즘이나 인공지능 모델에 대입하여 우리가 빅데이터를 통해서 바로 보지못했던 데이터들의 인과관계를 얻어 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다!

Kaggle 이란?

데이터 분석 과정을 보았지만 이것들을 처음부터 모든 과정을 다 진행하기는 어렵습니다.. 😥

그렇기 때문에 위 과정을 직접 해 볼 수 있고, 공부 할 수 있고, 경쟁하고 상금까지 벌 수 있는 Kaggle을 소개드리겠습니다!

캐글(Kaggle)은 2010년 설립된 데이터를 통한 예측 모델 및 분석을 경쟁하는 대회 플랫폼입니다!

기업 및 단체에서 데이터와 해결과제를 등록하면, 데이터 분석가, 과학자들이 이를 해결하기 위하여 데이터를 분석하고 모델을 만들어 경쟁합니다! (2017년 3월 구글에 인수되었습니다! )

왜 Kaggle이 좋은가?

어떤 기업에 방대한 양의 빅데이터가 쌓여있다고 생각해봅시다! .

기업에서 이 자료들을 바탕으로 필요한 정보 또는 알고리즘을 알아내기를 원하지만, 이를 분석할 전문가가 부족하거나 아예 없는 경우가 대부분입니다.

이때 바로 캐글이 힘을 발휘합니다!! 기업이 캐글에게 빅데이터를 제공해주면 Kaggle은 이를 온라인에 공개하여 세계 각지의 수많은 Data Scientist들이 이 문제를 팀이나 개인으로 해결할 수 있도록 연결해줍니다.

=> Kaggle을 이용

하여, 기업이 혹은 단체가 제공하는 데이터를 통하여 데이터 분석에 대한 공부를 할 수 있습니다.위의 빅 데이터 분석과정에서 데이터 요구사항, 데이터 수집과정을 Kaggle을 통해 생략을 하고, 다른 사람들의 데이터 분석 과정을 보면서 배울 수 도 있습니다.

필사를 통하여 캐글을 배울 수 있습니다!

캐글에 대한 더욱 자세한 내용은 데이터 과학 및 캐글 입문자를 위한 캐글 필사 알아보기 이 글을 읽으면 더 좋습니다!

캐글 (Kaggle)을 통하여 할 수 있는 것

1. 데이터 분석 / 예측

2. 데이터 분석 경험

3. 공모전(Competition)

4. 데이터 과학자의 지식 공유

세계는 지금 뛰어난 데이터 과학자를 원하고 있습니다. 하지만 그런 전문가를 찾기란 쉽지 않고 해결해야 하는 문제들은 쌓여만 가고 있습니다.

또한 전문가를 채용한다고 해서 기업이 원하는 답을 얻을 수 있다는 보장도 없습니다.

이런 상황에서 꾸준히 캐글을 통해 대회에 참여하고 기업에서 요구하는 문제들을 해결하면 여러분도 데이터 분야의 전문가로 거듭날 수 있을 것입니다. 🙂

Kaggle 어려우면 어떡하지?

데이터 분석을 위해 Kaggle이 좋다는 것은 알겠는데… kaggle도 어렵다면?

모두의 연구소에서 진행되는 Aiffel 과정에는 Kaggel을 배울 수 있는 과정을 포함하고 있습니다!

Aiffel의 LMS(learning management system)을 이용한 학습

Aiffel의 DataTone

데이터톤(Datathon)은 데이터(Data)와 마라톤(Marathon)의 합성어입니다!

특정 주제에 대한 데이터를 활용해 개발자와 디자이너, 기획자 등이 팀을 이뤄 결과물을 만들어 내는 경연입니다!

마라톤을 하듯 주어진 기간 안에 쉼 없이 결과물을 만들어 내야 해 데이터톤이라 부른다.

데이터 분석을 위해 함께 논의하는 울산 캠퍼스 그루들!

아이펠(AIFFEL) 프로젝트의 시작, 데이터톤(Datathon)

추가적으로 아이펠 과정에서 AI,통계 , 파이썬을 통한 데이터 분석을 배울수 있습니다!!

참고자료!

Difference Between Data Mining and Data Science

https://www.datacamp.com/blog/what-is-kaggle

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis

https://www.datacommunitydc.org/blog/2013/09/the-data-products-venn-diagram

https://modulabs.co.kr/blog/datathon/

01-2. 분석 프로세스 – Python 데이터 분석 실무

일반적인 데이터 분석의 업무 프로세스는 아래와 같다. 그러나 상황에 따라 유동적으로 바뀌는 경우도 많다. 각 단계가 모두 중요하지만 특히 프로세스의 처음과 끝의 중요성은 간과되지 말아야 한다. 문제 정의 및 리포팅 단계는 특별한 이론이나 스킬이 요구되지 않지만, 분석가의 경험과 태도, 일에 대한 철학에 의해 성과가 좌우되는 경향이 있다. 성공적인 프로젝트 진행을 위해 분석가는 필수 스킬/이론 뿐아니라 소프트역량을 지속적으로 개선해야 한다.

업무의 큰 방향성과 전반적인 Frame을 설정하는 ‘문제 정의’ 단계는 중요성을 아무리 강조해도 지나침이 없다. 유관자와 업무의 목적, 이유, 비즈니스에 미치는 영향, 구체적인 설계와 지표, 일정과 예상 Output 등에 대해 협의하는 단계에 해당한다. 분석가는 요청자의 모호한 비즈니스적 요구사항을 해석하고 구체화하여, 데이터 엔지니어와 협업을 통해 분석을 준비한다.

엔지니어가 담당하는 데이터 처리와 분석가가 진행하는 데이터 처리는 차이가 다소 있다. 엔지니어는 주로 실시간 혹은 시간대별 배치 작업을 통해 테이블을 업데이트하거나 동기화하는 업무를 맡는다. 이러한 작업 덕분에 분석가는 원하는 데이터를 추출하여 분석전 전처리 작업을 진행할 수 있다. 분석가의 입장에서 전처리 작업은 아래와 같은 활동을 의미한다.

또 구체화 과정에서 약간의 수학적 지식과 지표의 타당성을 고려할 필요가 있으며, 비즈니스와 연결성을 고려하여 전반적인 Frame을 잘 설정할 필요가 있다. 데이터 수집.

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  • Description Website: 또 구체화 과정에서 약간의 수학적 지식과 지표의 타당성을 고려할 필요가 있으며, 비즈니스와 연결성을 고려하여 전반적인 Frame을 잘 설정할 필요가 있다. 데이터 수집.

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파이썬 코딩 무료 강의 (활용편5) – 데이터 분석 및 시각화, 이 영상 하나로 끝내세요

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01-2. 분석 프로세스

분석 프로세스

일반적인 데이터 분석의 업무 프로세스는 아래와 같다. 그러나 상황에 따라 유동적으로 바뀌는 경우도 많다. 각 단계가 모두 중요하지만 특히 프로세스의 처음과 끝의 중요성은 간과되지 말아야 한다. 문제 정의 및 리포팅 단계는 특별한 이론이나 스킬이 요구되지 않지만, 분석가의 경험과 태도, 일에 대한 철학에 의해 성과가 좌우되는 경향이 있다. 성공적인 프로젝트 진행을 위해 분석가는 필수 스킬/이론 뿐아니라 소프트역량을 지속적으로 개선해야 한다.

문제 정의

데이터 수집

데이터 처리

데이터 분석

리포팅/피드백 loop

문제 정의

업무의 큰 방향성과 전반적인 Frame을 설정하는 ‘문제 정의’ 단계는 중요성을 아무리 강조해도 지나침이 없다. 유관자와 업무의 목적, 이유, 비즈니스에 미치는 영향, 구체적인 설계와 지표, 일정과 예상 Output 등에 대해 협의하는 단계에 해당한다. 분석가는 요청자의 모호한 비즈니스적 요구사항을 해석하고 구체화하여, 데이터 엔지니어와 협업을 통해 분석을 준비한다.

이 과정에서 분석가는 요청자의 모호한 언어를 개발적인 언어로 해석할 수 있는 능력이 요구되며, 때로는 요청자의 니즈를 파악하여 문제 정의 과정을 리딩할 필요가 종종 발생한다. 또 구체화 과정에서 약간의 수학적 지식과 지표의 타당성을 고려할 필요가 있으며, 비즈니스와 연결성을 고려하여 전반적인 Frame을 잘 설정할 필요가 있다.

데이터 수집

데이터 수집 및 처리 영역은 사실 데이터 엔지니어의 역할이 큰 비중을 차지한다. 최근 유저의 행동 패턴을 파악하기 위해 로그를 수집하는 경우가 많다. 일반적인 로그 데이터 수집/처리 과정은 아래와 같다. 로그성 데이터가 아닌 DB의 경우 별도 서버에 동기화를 하거나 이관하는 방식으로 마트를 구성한다.

로그 설계 단계 로그 항목 및 Format 정의 Key, Value, Params 정의

모듈화 단계 모듈화 개발 모듈 적용/테스트

로그 검증 데이터 퀄리티 검증/관리 수집 과정 모니터링

위 과정에서 분석가는 주로 로그 설계와 검증 부분을 담당한다. 분석 목적에 맞춰 무수한 로그를 선별하고 항목을 정의하며, 실제 데이터가 정의한 대로 잘 쌓이고 있는지 확인하고 수정하는 작업에 관여한다.

데이터 처리

엔지니어가 담당하는 데이터 처리와 분석가가 진행하는 데이터 처리는 차이가 다소 있다. 엔지니어는 주로 실시간 혹은 시간대별 배치 작업을 통해 테이블을 업데이트하거나 동기화하는 업무를 맡는다. 이러한 작업 덕분에 분석가는 원하는 데이터를 추출하여 분석전 전처리 작업을 진행할 수 있다. 분석가의 입장에서 전처리 작업은 아래와 같은 활동을 의미한다.

데이터 추출, 필터링, 그룹핑, 조인 등 (SQL)

이상치 제거, 분포 변환, 표준화, 카테고리화, 차원 축소 등 (Python/R)

첫번째 항목의 경우 주로 SQL을 활용하며, 다양한 소스(DB, Hadoop 등)로부터 데이터 분석을 위한 기본적인 테이블을 만드는 단계이다. 이 단계에서 가장 중요한 점은 테이블과 컬럼의 명칭, 처리/집계 기준, 조인시 데이터 증식 방지 등이며, 데이터 엔지니어로부터 도움이 필요한 경우가 많다.

두번째 항목의 경우, 데이터 분석가가 주도적으로 R이나 Python으로 진행하는 경우가 많으며, 의미 있는 분석 결과나 성능 좋은 모델을 만들기 위해 가장 중요한 단계라 할 수 있다. 대부분의 분석가는 이 과정에서 많은 시간을 소요하며, 모델 개선이나 재분석 진행시 이 과정으로 돌아와서 개선을 하는 경우가 많다.

데이터 분석

분석 영역은 사실 매우 큰 영역을 아우르는 범위이며, 도메인과 여러 상황에 따라 다양한 분석을 진행한다. 간략하게 영역을 구분하면 아래와 같다. (하지만 엄밀히 구분되는 개념들은 아니다)

지표 정의 및 트래킹 비즈니스와 관련한 주요 지표를 개발/산출하고 대시보드 및 리포트를 통해 트래킹 DAU, MAU, WAU, NRU, Retention, Conversion(Purchase) Rate, ARPPU, LTV 등 AARRR

탐색적 데이터 분석 그룹별 평균, 합 등 현황 확인 분포 확인

통계분석 가설 검정, 모수 추정 변수간 관계 파악 및 변수간 영향력 파악 통계 모형 구축 차원 축소(요인분석, 군집분석)

머신러닝 분류 및 회귀 문제 해결 (지도학습) 추천 및 이상치 탐지, 클러스터링 등 (비지도학습)

Source: Science2knowledge

리포팅 및 피드백 반영

분석 결과 및 인사이트를 설들력 있게 정리/전달하는 과정은 매우 중요하다. 아무리 좋은 분석 결과를 도출했다하더라도 이 단계가 제대로 진행되지 않으면 그 효과가 반감된다. 아래 나열된 원칙을 참고해 설득력 있는 전달을 해야 한다.

1-1-2. 데이터 분석 과정 – 네이버 블로그

성공적인 데이터마이닝을 위해서는 분석 대상이 되는 도메인에 대한 전문 지식이 필요하다

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이러한 데이터마이닝 과정을 성공적으로 수행하기 위해서는 다음의 사항이 필요하다

각 과정에서의 입력값과 출력값이 어떻게 연결될 수 있는지를 가늠하며

12 thg 3, 2020 — 일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같이 진행된다 · 1) 도메인 이해 → 2) 분석목적 정의와 데이터 선정 →. 3) 데이터 전처리 → 4) 탐색적 데이터 분석 …

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데이터분석 과정을 일반 직장인이 배워 당장 어디에 쓰나요?

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1-1-2. 데이터 분석 과정

일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같이 진행된다

​

1) 도메인 이해 → 2) 분석목적 정의와 데이터 선정 →

3) 데이터 전처리 → 4) 탐색적 데이터 분석 →

5) 모형 개발 및 검증 → 6) 보고와 적용

​

​

이러한 데이터마이닝 과정을 성공적으로 수행하기 위해서는 다음의 사항이 필요하다

​

– 분석하고자 하는 비즈니스 영역에 대한 전문지식

– 분석에 활용하고자 하는 데이터

– 분석 방법에 대한 지식

– 분석도구와 이에 대한 사용 기술

​

​

1) 도메인 이해

성공적인 데이터마이닝을 위해서는 분석 대상이 되는 도메인에 대한 전문 지식이 필요하다

​

해당 도메인의 전체 공정을 이해해야

각 과정에서의 입력값과 출력값이 어떻게 연결될 수 있는지를 가늠하며

전체 분석 과정의 흐름을 설계할 수 있다

6. 데이터 분석 워크플로우 – DATA ON-AIR

서 유효 한지를 검토 후 추가 데이터 정제 및 가공 작업을 합니다.분석 모델의 입력 변수 후보로 확정되면 분석용데이터마트의 전 처리 전 · 후 데이터를 적재· 저장 관리하며 분석 모델의 학습 ·검증 · 평가 과정을 반복하는 과정을 거쳐 분석 모델의 정교화 작업을 진행합니다. 분석 모델이 확정되면 분석 모델을 통해 생성된 분석(예측)결과를 분석용 데이터마트에 적재 ·저장 관리하며 데이터 분석 활용 시나리오에 따라 분석(예측)결과의 재 가공 여부도 추가적으로 판단합니다.데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 추적하면 데이터 소스로부터 분석(예측)결과의 활용까지 데이터의 정제 ·변환 · 가공의 과정과 적재 저장을 위한 복잡한 시스템적인 연계도 고려 할 수 있습니다.이에 데이터 분석 워크플로우 수립은 데이터 분석 비즈니스 뿐만 아니라 시스템 운영까지를 염두해 해당 시스템 도구에 대한 검토 및 선정에도 데이터 사이언스의 일부 관여가 필요 할 수 있습니다.④ 워크플로우의 원래 개념은 작업 절차를 통한 정보 또는 업무의 이동을 의미하며, 작업 흐름 이라고도 부릅니다. 워크플로우는 작업 절차의 운영적 측면입니다. 업무들이 어떻게 구성되고, 누가 수행하며, 순서가 어떻게 되며, 어떻게 동기화를 시킬지, 업무를 지원하기 위한 정보가 어떻게 흐르는지 그리고 업무가 어떻게 추적되는지 입니다. 출처, 위키백과 – <블록 체크리스트> · 데이터 분석 프로세스 상 데이터 흐름 중심으로 워크플로우를 수립

데이터 분석 워크플로우④는 데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 중심으로 수립 합니다. 선정된 데이터 소스로부터 데이터 유형 및 특성에 따라 정제 및 적재 과정을 거친 후 전처리 와 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터 정합성과 분석 모델의 입력변수로

수집 대상 데이터 소스 중에서 사용하기로 확정된 데이터 소스를 이용하여 분석용 데이터 마트를 정의합니다. 이 데이터 마트를 구성한 후에는 워크플로우에 적용해보고 최종 모델 결과가 잘 나오는지 테스트를 거쳐 확정합니다.

데이터 분석 워크플로우④는 데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 중심으로 … “모델 학습/검증/평가” 단계에서 분석 모델의 정교화 작업을 위한 앙상블 과정과 …

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파이썬 기초 | 데이터 분석 | 설치부터 라이브러리 예제까지 (feat. 넘파이, 맷플롯립, 판다스)

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6. 데이터 분석 워크플로우 – DATA ON-AIR

6. 데이터 분석 워크플로우

데이터 분석 워크플로우④는 데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 중심으로 수립 합니다. 선정된 데이터 소스로부터 데이터 유형 및 특성에 따라 정제 및 적재 과정을 거친 후 전처리 와 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터 정합성과 분석 모델의 입력변수로

서 유효 한지를 검토 후 추가 데이터 정제 및 가공 작업을 합니다.분석 모델의 입력 변수 후보로 확정되면 분석용데이터마트의 전 처리 전 · 후 데이터를 적재· 저장 관리하며 분석 모델의 학습 ·검증 · 평가 과정을 반복하는 과정을 거쳐 분석 모델의 정교화 작업을 진행합니다. 분석 모델이 확정되면 분석 모델을 통해 생성된 분석(예측)결과를 분석용 데이터마트에 적재 ·저장 관리하며 데이터 분석 활용 시나리오에 따라 분석(예측)결과의 재 가공 여부도 추가적으로 판단합니다.데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 추적하면 데이터 소스로부터 분석(예측)결과의 활용까지 데이터의 정제 ·변환 · 가공의 과정과 적재 저장을 위한 복잡한 시스템적인 연계도 고려 할 수 있습니다.이에 데이터 분석 워크플로우 수립은 데이터 분석 비즈니스 뿐만 아니라 시스템 운영까지를 염두해 해당 시스템 도구에 대한 검토 및 선정에도 데이터 사이언스의 일부 관여가 필요 할 수 있습니다.④ 워크플로우의 원래 개념은 작업 절차를 통한 정보 또는 업무의 이동을 의미하며, 작업 흐름 이라고도 부릅니다. 워크플로우는 작업 절차의 운영적 측면입니다. 업무들이 어떻게 구성되고, 누가 수행하며, 순서가 어떻게 되며, 어떻게 동기화를 시킬지, 업무를 지원하기 위한 정보가 어떻게 흐르는지 그리고 업무가 어떻게 추적되는지 입니다. 출처, 위키백과 – <블록 체크리스트> · 데이터 분석 프로세스 상 데이터 흐름 중심으로 워크플로우를 수립

· 분석 모델의 적정한 학습 주기(예: 정기, 비정기)를 고려하여 워크플로우 수립에 반영

· 데이터 소스 생성 주기에 따른 영향도가 있는지를 파악하여 워크플로우 수립에 반영

· 데이터 분석 워크플로우를 자동 또는 반자동화 할 수 있는 솔루션 도입을 검토

· 검토가 완료된 솔루션에 대해 테스트 데이터 분석 워크플로우 블록 활용법

워크플로우 수립

데이터 흐름 관점에서 워크플로우는 “데이터 소스 → 데이터 수집 → 데이터 정제 및 적재 → 전처리/탐색적 데이터 분석/주

요 변수 선택 → 모델 학습/검증/평가 → 분석(예측)결과 생성 → 분석(예측)결과 활용 입니다.

“모델 학습/검증/평가” 단계에서 분석 모델의 정교화 작업을 위한 앙상블 과정과 “분석(예측)결과 활용” 단계에서 시각화 도구 또는 기존/신규 시스템과의 연계 과정의 데이터 흐름이 워크플로우에 포함 될 수 있습니다

데이터 소스-수집-저장

수집하기로 결정된 데이터의 유형(정형, 반정형, 비정형), 양, 데이터 발생 주기(시간/일, 월/년) 등을 정의합니다.

데이터 전처리/파생변수 생성

수집된 데이터에 대해 확정된 데이터 전처리 방법을 적용하는 절차를 정의하고 파생변수를 생성 시킨 경우 파생변수 생성 로직을 정립합니다.

분석 모델링

모델 검증/평가 단계를 거쳐 확정된 최종 모델에 대해 정의합니다.

분석용 데이터 마트

수집 대상 데이터 소스 중에서 사용하기로 확정된 데이터 소스를 이용하여 분석용 데이터 마트를 정의합니다. 이 데이터 마트를 구성한 후에는 워크플로우에 적용해보고 최종 모델 결과가 잘 나오는지 테스트를 거쳐 확정합니다.

분석결과 생성주기 수립

분석결과 생성주기를 일배치, 정기/비정기 학습을 구분하여 정리 합니다.

워크플로우 도구

수립된 워크플로우를 시스템화 할 도구를 검토하고 선택 합니다.

(Apache OOZIE, Jenkins)

출처) Citizen Data Scientist를 위한 데이터 사이언스 캔버스

지은이 ㈜ 베가스 R&D Center

빅데이터 처리 과정

빅데이터 처리 과정. ✓ 빅데이터는 기존의 데이터와 속성이 다름. ✓ 데이터 수집,저장,처리,분석,시각화 하기 위한 새로운 기술(방법) 필요.

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[통계, 파이썬] 데이터분석 능력 기르기 1. 이건 알고 시작하자.

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