데이터 분석 단계

데이터 분석 단계 

데이터 분석 과정의 각 단계(질문, 준비, 처리, 분석, 공유, 실행)는 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 올바른 질문부터 정보에 기반한 조치에 이르기까지 각 단계를 탐색하면서 데이터의 진정한 힘을 활용할 수 있습니다.

질문하기 단계

성공적인 데이터 분석의 시작은 데이터 애널리스트입니다:

• 이해관계자의 기대치를 완전히 이해하는 데 시간을 할애합니다
• 해결해야 할 문제를 정의합니다
• 문제 해결을 위해 어떤 질문에 답할지 결정합니다

이해관계자의 기대치를 파악한다는 것은 이해관계자가 누구인지, 그들이 무엇을 원하는지, 언제 원하는지, 왜 원하는지, 그들과 가장 잘 소통하는 방법을 결정하는 것을 의미합니다. 문제를 정의한다는 것은 현재 상태를 살펴보고 이상적인 상태와 다른 점을 파악하는 것을 의미합니다. 기대치가 검증되고 문제가 정의되면 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 질문을 도출할 수 있습니다.

다음 과정에서는 이해관계자와 협력하여 효과적인 질문을 하고 문제를 정의하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 사람들이 계속 관심을 가질 수 있는 방식으로 발견한 내용을 공유하는 데 도움이 되는 전략도 다룹니다.

준비 단계

준비 단계에서는 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 데이터를 식별하고 찾는 데 중점을 둡니다. 다음 강좌에서는 다양한 데이터 유형에 대해 자세히 알아보고 특정 문제를 해결하는 데 가장 유용한 데이터 유형을 식별하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 데이터와 결과가 객관적이고 편견 없는 것이 왜 그렇게 중요한지 알게 될 것입니다. 즉, 분석을 통해 내린 모든 결정은 항상 사실에 근거해야 하며 공정성과 공평성을 유지해야 합니다.

프로세스 단계

이 단계에서는 데이터를 정제하는 것이 목표입니다. 데이터 애널리스트는 결과에 방해가 될 수 있는 오류와 부정확성을 찾아서 제거합니다. 이는 일반적으로 다음을 의미합니다:

• 클린 데이터 정리
• 데이터를 더 유용한 형식으로 변환하기
• 두 개 이상의 데이터 세트를 결합하여 정보의 완전성 높이기
• 이상값(정보를 왜곡할 수 있는 데이터 포인트) 제거하기

데이터 애널리스트는 데이터를 처리한 후, 준비한 데이터가 완전하고 정확한지 확인하기 위해 데이터를 확인합니다. 이 단계에서는 세부 사항을 올바르게 파악하는 것이 중요합니다. 따라서 데이터 애널리스트는 데이터 정리를 검증하고 이해관계자와 공유하기 위한 전략을 구체화합니다. 다음 과정에서는 스프레드시트와 구조적 쿼리 언어, 즉 SQL을 사용해 데이터를 정리하는 방법을 배우게 됩니다.

분석 단계

잘 정의된 질문과 클린 데이터의 탄탄한 토대를 바탕으로 분석 단계로 넘어갑니다. 이 단계에서는 수집, 준비, 처리한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환합니다. 데이터 애널리스트는 업무에 여러 가지 강력한 도구를 사용합니다. 다음 과정에서는 이 중 두 가지 도구, 즉 스프레드시트와 SQL을 계속 사용하게 됩니다. 앞으로 예정된 다른 과정에서는 프로그래밍 언어 R을 사용하여 데이터를 작업하고 분석하는 방법을 살펴볼 것입니다.

공유 단계

이 단계는 말 그대로 공유 단계입니다: 이제 배운 내용을 이해관계자와 공유할 때입니다! 이 단계에서는 데이터 애널리스트가 결과를 해석하고 다른 사람들과 공유하여 이해관계자가 효과적인 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법을 배우게 됩니다. 공유 단계에서 데이터 시각화는 데이터 애널리스트의 가장 친한 친구입니다. 따라서 다음 과정에서는 다른 사람들이 데이터의 내용을 이해하도록 하는 데 데이터 시각화가 왜 필수적인지 강조할 것입니다. 예정된 또 다른 과정에서는 R을 사용하여 데이터 시각화하는 방법을 배우게 됩니다.

실행 단계

데이터 분석 여정은 데이터 인사이트를 실행에 옮기는 실행 단계에서 절정에 이릅니다. 이 단계에서는 구직 활동을 준비하고 사례 연구 프로젝트를 완료할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 이 과정을 통해 여러분이 작업한 모든 것을 한데 모을 수 있는 좋은 기회입니다. 또한 포트폴리오에 사례 연구 활동을 추가하면 다른 지원자보다 돋보일 수 있습니다!