데이터 분석(Data Analysis) 이란?

1. 데이터 분석

1-1. 데이터 과학

1-1-1. 데이터란

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1. 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실 또는 자료
2. [컴퓨터] 프로그램을 운용할 수 있는 형태로 기호화 또는 숫자화한 자료

(출처 : Oxford Languages)

1-1-2. 데이터의 종류

• 정형 데이터
  • 고정된 구조를 가진 데이터로, 일반적으로 행과 열로 구성된 표 형태로 저장된다.
  • 예시 : 관계형 데이터베이스, 스프레드시트 파일(Excel, CSV 등)
• 비정형 데이터
  • 고정된 구조가 없는 데이터로, 다양한 형태와 형식을 가진다.
  • 예시 : 텍스트, 멀티미디어(이미지, 동영상, 오디오 등)

1-1-3. 데이터 과학이란

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데이터 과학은 비즈니스에 대한 의미 있는 인사이트를 추출하기 위한 데이터 연구로서, 수학, 통계, 인공 지능 및 컴퓨터 공학 분야의 원칙과 사례를 결합하여 대량의 데이터를 분석하는 종합적인 접근 방식이다.

(출처 : AWS)

• 데이터는 단순히 숫자나 사실을 담은 자료를 말하고, 정보는 그 데이터를 데이터 과학을 통하여 분석하고 해석하여 유용한 지식이나 의미 있는 결과를 도출한 것이다.

1-2. 데이터 분석 개요

1-2-1. 데이터 분석이란

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데이터 분석은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환한다. 여기에는 데이터를 사용해 추세를 찾아서 문제를 해결하는 데 사용되는 도구, 기술, 프로세스가 포함된다.

데이터 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 구성하고, 의사 결정을 개선하며, 비즈니스 성장을 증진할 수 있다.

(출처 : AWS)

 

1-2-2. 데이터 분석의 중요성

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• 데이터 분석을 통해 기업은 프로세스와 서비스에 대한 가시성을 높이고 더 깊이 이해할 수 있다.
• 고객 경험과 고객 문제에 대한 상세한 인사이트를 제공한다.
• 인사이트를 행동으로 연결하기 위해 데이터를 넘어 패러다임을 전환함으로써 기업은 개인화된 고객 경험을 만들고 관련 디지털 제품을 구축하고 운영을 최적화하고 직원 생산성을 높일 수 있다.

(출처 : AWS)

1. 데이터에 기반하여 과학적이고 객관적인 의사 결정을 할 수 있다.
2. 시장 트렌드를 빠르게 파악하고 대응할 수 있고 효율성 및 생산성을 향상시킴으로써 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있다.
3. 고객 인사이트 발굴을 통해 혁신적인 제품과 서비스를 개발하여 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.
4. 실시간 모니터링과 위험 예측을 통해 잠재적 위험을 관리하고 이에 사전 대응할 수 있다.

1-2-3. 데이터 분석의 활용 분야

활용 분야 설명

비즈니스 인텔리전스	기업의 의사 결정 지원, 운영 효율성 향상, 시장 트렌드 분석 등을 통해 경쟁력 강화
마케팅	고객 세분화, 개인화된 마케팅 전략 수립, 캠페인 효과 측정 등을 통해 마케팅 효율성 증대
금융	신용 위험 평가, 사기 거래 탐지, 투자 포트폴리오 최적화 등을 통해 금융 서비스의 안정성과 수익성 향상
의료 및 보건	환자 데이터 분석, 질병 예측 모델 개발, 맞춤형 치료법 제시 등을 통해 의료 서비스 개선 및 공중 보건 향상
제조 및 생산 관리	생산 공정 최적화, 예측 유지 보수, 품질 관리 등을 통해 생산성 향상과 비용 절감 실현
소매 및 전자상거래	재고 관리 최적화, 고객 행동 분석, 추천 시스템 구축 등을 통해 매출 증대와 고객 만족도 향상
교통 및 물류	교통 패턴 분석, 최적 경로 계획, 수요 예측 등을 통해 운송 효율성 향상과 교통 혼잡 완화
정부 및 공공 서비스	공공 정책 수립 지원, 사회 현상 분석, 재난 대응 개선 등을 통해 국민 복지와 안전 증진
통신	네트워크 트래픽 분석, 고객 이탈 예측, 서비스 품질 관리 등을 통해 통신 서비스의 안정성과 고객 만족도 향상
에너지 및 환경	에너지 소비 패턴 분석, 신재생 에너지 최적화, 환경 영향 평가 등을 통해 지속 가능한 에너지 관리
교육	학습 성취도 분석, 교육 프로그램 효과 평가, 개인 맞춤형 교육 제공 등을 통해 교육 품질 향상
소셜 미디어 및 웹 분석	사용자 행동 분석, 감성 분석, 트렌드 파악 등을 통해 콘텐츠 전략 수립과 브랜드 인지도 향상
스포츠 분석	선수 퍼포먼스 데이터 분석, 경기 전략 수립, 팬 경험 개선 등을 통해 팀 성과와 팬 참여도 향상
과학 연구	대규모 데이터 분석을 통한 새로운 발견, 이론 검증, 시뮬레이션 등을 통해 과학 발전에 기여
농업 및 식품 산업	작물 성장 데이터 분석, 수확량 예측, 공급망 최적화 등을 통해 생산성 향상과 식량 안보 강화

1-3. 데이터 분석 프로세스

1-3-1. CRISP-DM

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CRISP-DM은 Cross Industry Standard Process for Data Mining의 약자이다. 데이터 분석과 데이터 마이닝 프로젝트를 체계적으로 수행하기 위해 널리 사용되는 표준 프로세스이다. CRISP-DM은 6단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순차적이면서도 반복적인 특성을 가진다.

또한 CRISP-DM은 어떤 산업이나 문제 유형에도 적용 가능한 유연성을 가지며 명확한 가이드를 제공하므로 협업에 유리하다.

1. 비즈니스 이해 (Business Understanding) : 프로젝트의 목표와 요구사항을 명확히 정의한다.
   1. 비즈니스 문제를 정의한다.
   2. 프로젝트 목표를 분석 목표로 변환한다.
   3. 성공 기준을 설정한다.
2. 데이터 이해 (Data Understanding) : 프로젝트에서 사용할 데이터를 이해한다.
   1. 데이터를 수집한다.
   2. 데이터를 탐색하여 구조와 품질을 이해한다.
   3. 데이터의 이상치와 누락값을 파악한다.
3. 데이터 준비 (Data Preparation) : 분석에 적합한 형태로 데이터를 가공한다.
   1. 데이터를 정리하고 변환한다.
   2. 필요한 데이터를 선택하고 통합한다.
   3. 분석을 위한 데이터셋을 생성한다.
4. 모델링 (Modeling) : 데이터에 적합한 모델을 선택하고 학습시킨다.
   1. 모델링 기법을 선택한다.
   2. 데이터를 모델에 적합하게 변환한다.
   3. 모델을 학습시키고 평가한다.
5. 평가 (Evaluation) : 모델의 성능과 비즈니스 목표 적합성을 평가한다.
   1. 모델의 정확도와 성능을 검증한다.
   2. 모델이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인한다.
   3. 분석 결과를 검토하고 다음 단계를 결정한다.
6. 배포 (Deployment) : 분석 결과를 비즈니스 환경에 적용한다.
   1. 분석 결과를 시각화하거나 보고서로 작성한다.
   2. 모델을 시스템에 통합한다.
   3. 프로젝트의 최종 성과를 공유하고 운영에 반영한다.