데이터분석가 기술블로그

엑셀+태블로+SQL의 조합 같은 마이크로소프트의 데이터 시각화/분석 도구Power BI 핵심 기능 (쉽게 설명)데이터 불러오기 (Power Query)엑셀처럼 다양한 파일, DB, 웹에서 데이터를 가져옴"변환"과 "정리"를 GUI로 쉽게 할 수 있음 (태블로의 데이터 페인+준비단계 기능과 비슷)데이터 모델링 (DAX 사용)엑셀 수식처럼 생긴 DAX로 계산 열/측정값 작성관계형 데이터(여러 테이블)를 쉽게 연결해 분석 가능 (태블로보다 이 부분 강점)시각화 (비주얼)드래그 앤 드롭으로 차트 생성 (태블로와 매우 비슷)슬라이서, 필터, 드릴다운 기능 풍부리포트 공유 (Power BI Service)웹에서 보고서를 공유하거나 대시보드를 게시 가능태블로 퍼블릭, 서버, 클라우드 공유 방식과 유사하지만, MS 계..

핵심 고려 사항은 다음과 같습니다.업종: 어떤 업종에 관심이 있으신가요? 각 업종마다 데이터를 사용하는 방식이 다릅니다.도구: 어떤 데이터 분석 도구에 익숙하신가요?위치 및 출장: 어디에서 일하고 싶으신가요? 출장은 괜찮으신가요?문화: 어떤 회사 문화에서 가장 잘 맞으신가요?이러한 요소들을 고려하여 자신에게 맞는 직업을 찾는 것이 중요합니다.가장 중요한 직업 선택 요소는 무엇인가요? 모든 요소들이 중요하지만 자신의 관심사가 가장 중요해요! 어떤 일을 할 때 즐겁고 보람을 느끼는지 생각해보세요. 데이터 분석 기술을 어떤 분야에 적용하고 싶은지 스스로에게 질문해 보는 것이죠. 예를 들어, 사람들이 건강해지는 데 기여하고 싶다면, 병원 입원율을 개선하는 데 데이터를 사용하는 직업을 고려할 수 있습니다.어떤 산..

공정한 분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.분석을 지원하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.모범 사례설명예사용 가능한 모든 데이터를 고려하세요데이터 분석가로서 당신의 업무 중 일부는 당신의 분석에 어떤 데이터가 유용할지 결정하는 것입니다. 종종 당신이 집중하는 것과 관련이 없거나 당신의 기대와 일치하지 않는 데이터가 있을 것입니다. 하지만 그냥 무시할 수는 없습니다. 당신의 분석이 당신의 기대만이 아니라 진실을 반영하도록 모든 사용 가능한 데이터를 고려하는 것이 중요합니다.한 주의 교통부는 휴일 교통 패턴을 측정하는 데 관심이 있습니다. 처음에는 교통량과 휴일이라는 사실과 관련된 지표만 포함합니다. 하지만 데이터 팀은 휴일 날씨가 교통량에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하지 못했다는 것을 ..

태블로에서 1순위기준 잼있는거 2순위 인터랙티브하고 동적인 대시보드 구현에 최적화된 데이터 목적 : 실제로 여행을 간다는가정하에 필요한 항목이나 정보를 시각화(태블로 시각화) Airbnb Open Data (이탈리아 피렌체) 대시보드 구조시계열, 지리적, 가격 기반 분석을 포함한 인터랙티브한 대시보드 구현이 가능. 단, 속도와 데이터 정제 측면에서 사전 전처리와 설계가 중요 전처리 난이도 순위1 listings.csv 컬럼 수가 매우 많고 결측치 비율도 높음. 숙소 설명, 편의시설 등 텍스트와 다중값 처리 필요.2calendar.csv날짜별 가격과 예약 가능 여부 포함. 결측치는 중간 정도지만, 날짜 기준 병합 및 처리 필요.3reviews.csv결측치는 거의 없지만, 텍스트 리뷰 전처리 필요. 감성 ..

Tableau 대시보드는 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 강력한 도구로, 사용자에게 다양한 데이터 소스를 통합하여 중요한 정보를 한 화면에 제공하는 기능을 제공합니다.대시보드의 주요 특징다양한 시각화 통합:대시보드는 여러 워크시트(차트, 그래프, 맵 등)를 하나의 화면에 결합하여 다양한 관점을 한눈에 볼 수 있게 합니다.여러 데이터 소스에서 가져온 정보를 하나의 대시보드에서 통합적으로 분석 가능.인터랙티브 기능:필터, 하이라이트, 액션을 추가하여 사용자가 데이터를 동적으로 탐색할 수 있습니다.특정 데이터 포인트를 클릭하면 관련된 다른 시각화가 업데이트되거나 상세 정보를 표시하는 드릴다운 기능을 제공합니다.실시간 데이터 업데이트:연결된 데이터 소스가 변경되면 대시보드가 실시간으로 업데이트되어 최신 데이..

이것만은 알고가자~범주형 자료 분석분할표 분석: 데이터 간의 관계를 교차표로 나타냄.카이제곱 검정: 독립성 검정, 동질성 검정에 사용.피셔 정확 검정: 작은 표본에서 독립성 검정을 수행.로지스틱 회귀분석: 범주형 종속변수와 연속형 독립변수 간의 관계를 분석다변량 분석상관관계 분석: 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수 등.주성분분석(PCA): 차원 축소를 통해 데이터의 주요 패턴을 파악.다차원 척도법(MDS): 데이터 간의 유사성을 시각화시계열 분석데이터의 시간적 변화를 연구하며 정상성과 비정상성을 판단.ARIMA, SARIMA 모델을 사용하여 예측 수행베이지안 기법조건부 확률 및 베이즈 정리를 기반으로 한 확률적 모델링.불확실성이 높은 상황에서 의사결정을 지원비정형 데이터 분석텍스트, 이미지, 소셜 미디..