데이터 분석 과정

데이터 분석은 데이터 분석 설계 → 데이터 준비 → 데이터 가공 → 데이터 분석 → 결론 도출 과정으로 총 5단계의 과정을 거친다.

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1단계 : 데이터 분석 설계하기

 데이터 분석 설계는 데이터 분석 프로젝트의 첫 번째 단계로, 전체 분석 과정의 성공 여부를 좌우하는 중요한 단계이다. 이 단계에서는 분석의 전반적인 방향을 설정하고, 사용할 방법론을 검토하며, 가설을 설정한다.
 철저한 데이터 분석 설계는 이후의 데이터 준비, 가공, 분석 및 결론 도출 과정에서 효율적이고 정확한 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 명확한 방향성과 목표를 설정하고, 적절한 방법론을 선택하며, 검증할 가설을 설정함으로써, 데이터 분석 프로젝트의 성공 가능성을 높일 수 있다.

2단계: 데이터 준비하기

 데이터를 준비할 때는 필요한 데이터 항목과 데이터의 위치에 따라 데이터를 준비하는 방법이 다양하다. 준비된 데이터는 이후의 분석 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 
 1차 데이터 획득 : 직접 현장에서 데이터를 수집하거나, 설문조사, 인터뷰 등을 통해 데이터를 얻는 방법.

데이터의 신뢰성과 정확성을 높일 수 있지만, 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다.

 2차 데이터 획득 : 이미 존재하는 데이터베이스, 공공 데이터, 연구 자료 등을 활용하는 방법
이 방법은 시간과 비용을 절감할 수 있지만, 데이터의 품질이나 적합성을 검토 필요성이 있음. 

3단계 : 데이터 가공하기

원시데이터(Raw Data)를 원하는 형태로 처리하는 과정이다.  불필요한 변수를 제거하고 필요한 변수의 데이터만 추출한다. 또한 기존 변수 데이터를 연산하여 조건에 맞는 데이터를 구성할 수 있다.
단일 데이터 세트로 가공할 수도 있지만, 여러 데이터 세트를 병합하거나 추출하여 새로운 데이터 세트를 생성할 수도 있다.

4단계 : 데이터 분석하기

데이터 가공을 거쳐 준비한 데이터를 이용하여 다양한 분석을 시행하는 과정이다. 데이터를 더욱 깊이 이해하고, 유의미한 통찰을 얻기 위해 여러 가지 분석 기법을 활용한다.
데이터의 패턴 및 분포를 확인하기 위해 그래프를 통해 시각화한다. 이를 통해 데이터의 특성과 분포를 쉽게 파악할 수 있으며, 분석 결과를 명확하게 전달할 수 있다. 

 

5단계 : 결론 도출하기

 데이터 분석 과정의 마지막으로, 모든 분석의 결과를 종합하고 해석하는 단계이다.

 

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요약

데이터 분석 설계 : 어떤 주제에 대해 분석을 어떻게 할지 계획 세우기

데이터 준비 : 분석에 필요한 데이터를 수집하고 파악하기

데이터 가공 : 불필요한 변수를 제거하고 분석에 필요한 데이터로 변환

데이터 분석 : 통계와 시각화 등 다양한 분석 방법을 적용

결론 도출 : 가설을 검정하고 결과를 정리

 

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데이터 분석 설계

• 방향성 기획
• 방법론 검토
• 가설 설정

데이터 준비

• 데이터 확보 및 준비
• 데이터 파악

데이터 가공

• 추출 및 정제
• 파생 변수 생성
• 데이터 병합

데이터 분석

• 통계 분석
• 그래프 및 시각화

결론 도출

• 분석 결과 및 해석
• 분석 결과 정리