데이터 수명 주기 중 '분석' 단계

1. 분석(Analyze) 단계 개요
   • 데이터 수명 주기의 중심 단계로, 수집된 데이터를 활용해 인사이트를 도출하는 과정이다.
   • 데이터 전처리가 완료된 후, 적절한 분석 기법을 적용하여 의미 있는 결론을 도출할 수 있다.
2. 분석 단계 주요 활동
   1. 데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)
      • 데이터를 시각화하고 분포, 패턴, 이상값을 파악하는 과정이다.
      • 히스토그램, 상자 그림(Box plot), 산점도 등을 활용할 수 있다.
   2. 데이터 변환 및 특징 엔지니어링(Feature Engineering)
      • 분석 목적에 맞게 변수를 변환하거나 새로운 변수를 생성하는 과정이다.
      • 스케일링(Scaling), 정규화(Normalization), 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 등의 기법을 사용할 수 있다.
   3. 통계 분석 및 가설 검정
      • 평균, 분산, 상관관계 등 기초 통계 분석을 수행할 수 있다.
      • 가설 검정을 통해 통계적으로 의미 있는 차이를 검증할 수 있다.
   4. 데이터 모델링
      • 회귀 분석, 군집 분석, 분류 모델 등을 활용하여 패턴을 예측할 수 있다.
      • 머신러닝 모델을 적용하여 더욱 정교한 예측이 가능하다.
   5. 데이터 시각화 및 인사이트 도출
      • 분석 결과를 효과적으로 전달하기 위해 차트, 그래프, 대시보드를 활용할 수 있다.
      • Looker, Tableau, Google Data Studio 등의 시각화 도구를 사용할 수 있다.
3. 분석 단계에서 고려할 사항
   • 데이터의 품질을 유지하며 분석이 진행되어야 한다.
   • 분석 결과가 비즈니스 목표와 연결될 수 있도록 명확한 방향성을 가져야 한다.
   • 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화 및 설명이 필요하다.
4. 분석 단계의 역할과 중요성
   • 데이터 기반 의사결정을 지원하는 핵심 단계이다.
   • 데이터에서 가치를 창출하고 문제 해결에 직접적으로 기여할 수 있다.
   • 분석 결과를 기반으로 다음 단계(공유 및 행동)로 나아갈 수 있다.