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데이터 분석의 유형 특징

2023-08-20

데이터 분석과 관련된 썸네일

데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 또한 데이터는 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.


하지만 데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 않는다면 별다른 가치가 없습니다. 따라서 데이터 분석은 데이터 안에 숨겨진 수많은 보물을 찾을 수 있는 과정이기도 합니다.

💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)

  1. 데이터 분석이란?
  2. 데이터 분석 유형
  3. 데이터 분석 유형별 특징
  4. 데이터 분석을 전문가에게 맡아야 하는 이유
  5. 데이터 분석 예시

1. 데이터 분석이란?

데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.


이러한 데이터 분석은 기업이나 조직의 발전에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익 증대로 이어지도록 돕습니다.

데이터 분석과 관련된 자료 이미지

2. 데이터 분석 유형

  • 기술 통계량 분석: 주어진 데이터를 요약 및 집계하여 결과를 도출하는 것으로, 과거의 데이터를 단순 계산과 집계하여 얻어진 사실을 의미합니다.
  • 탐색적 데이터 분석: 여러 변수 간 트렌드, 패턴, 관계를 찾는 것으로, 통계적 모델링이 아닌 그래프를 통한 사설 확인이 주된 작업입니다.
  • 추리통계: 샘플과 모집단 간의 관계 탐구 방식으로, 발생하는 일반적인 문제를 해결하는 형식을 의미합니다.
  • 예측분석: 머닝러신, 의사결정나무 등의 통계적 기법을 사용하여 미래 혹은 발생하지 않은 사건에 대해 예측하는 기법입니다.
  • 인과관계 분석: 독립변수, 종속 변수 간의 인과관계에 대한 여부를 확인하는 분석 유형으로, 실험을 통해 수집된 데이터가 분석의 대상이 됩니다. 대표적으로 A/B Test가 있습니다.


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3. 데이터 분석 유형별 특징


1) 기술 통계량 분석

  • 주어진 데이터의 기본 특성과 구조를 요약하여 설명합니다.
  • 평균, 중앙값, 표준편차, 분위수 등의 통계량을 사용하여 데이터의 분포와 중심 경향을 파악합니다.
  • 데이터를 요약하고 시각적으로 표현하기 위해 히스토그램, 상자 그림 등을 사용할 수 있습니다.


2) 탐색적 데이터 분석

  • 데이터를 시각적 및 통계적으로 탐색하여 패턴, 이상치, 규칙성을 찾아냅니다.
  • 주로 시각화 도구와 기술 통계량을 결합하여 데이터의 구조를 이해하고 새로운 질문을 제기합니다.
  • EDA는 데이터 분석의 첫 단계로, 가설 생성에 도움을 줍니다.


3) 추리 통계

  • 표본 데이터를 사용하여 모집단에 대한 일반적인 결론을 도출합니다.
  • 통계적 가설 검정, 신뢰 구간 추정, 분산 분석 등의 기법을 사용하여 표본 데이터로부터 모집단에 대한 추론을 수행합니다.
  • 일반화 및 예측을 위해 사용됩니다.


4) 예측 분석 (Predictive Analytics)

  • 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하거나 분류를 수행합니다.
  • 기계 학습 알고리즘과 통계 기법을 사용하여 모델을 구축하고 예측을 수행합니다.
  • 주로 시계열 예측, 회귀 분석, 분류 모델 등이 활용됩니다.


5) 인과관계 분석 (Causal Analysis)

  • 원인과 결과 간의 인과관계를 파악하기 위해 사용됩니다.
  • 실험 설계, 인과관계 모델링, 인과효과 분석 등의 기술을 활용하여 특정 요인이 결과에 미치는 영향을 분석합니다.
  • 정책 결정 및 원인 분석에 적용됩니다.
데이터 분석을 연상시키는 이미지

4. 데이터 분석, 대행 맡기는 이유

  • 전문 지식과 경험: 데이터 분석 전문가는 통계학, 데이터 과학, 기계 학습 등의 분야에서 깊은 전문 지식과 경험을 갖고 있습니다. 이러한 지식을 통해 데이터를 올바르게 해석하고 해결책을 도출합니다.
  • 정확한 분석: 전문가는 데이터 분석을 위한 정확한 기술과 도구를 숙달하고 있어 데이터의 정확성을 보장하며 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 시간과 리소스 절약: 데이터 분석은 복잡한 과정을 포함하며, 전문가가 작업하면 효율적으로 분석이 진행되어 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
  • 전략적 가치 도출: 전문가는 데이터를 통해 비즈니스에 가치 있는 통찰력을 도출할 수 있으며, 전략적 의사 결정에 도움을 줍니다.
  • 보안과 개인 정보 보호: 데이터는 민감한 정보를 포함할 수 있으므로 전문가는 데이터 보안과 개인 정보 보호를 준수하는 방법을 숙지하고 있어 안전한 데이터 처리를 보장합니다.


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 5. 데이터 분석 예시

  • 아마존: 아마존은 빅데이터 분석 시스템을 통해 특정 고객이 어떤 상품을 좋아할지 정확하게 예측합니다. 또한 빅데이터를 활용해 가격을 최적화하고, 경쟁 업체의 가격, 주문 내역, 예상 이익률 등에 대한 데이터를 수집해 10분마다 지속적으로 최적화를 진행합니다.
  • 스타벅스: 스타벅스는 매장을 내기 전에 빅데이터를 기반으로 상권을 철저히 분석합니다. 다른 스타벅스의 위치, 교통 패턴, 지역 인구 통계 등의 데이터를 다량 수집하고, 이를 분석하여 최상의 입점 위치를 찾아냅니다.
  • ZARA: 자라의 모든 옷에 붙어 있는 RFID 태그를 기반으로 각 매장은 매일 데이터 분석을 실시합니다. 태그의 데이터를 통해 고객이 가장 많이 입어본 옷과 팔린 옷, 반응이 나쁜 옷 등을 알아내어 디자인 시 각 정보를 참고하게 됩니다.
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