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데이터 분석이란 무엇일까? | 요즘IT
오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양은 방대하지만, 이 모든 데이터로 무엇을 할 수
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주제 : 데이터 분석이란 무엇일까?
아티클 요약
데이터
- 정성적 데이터 (숫자 아닌 모든 것) : 측정, 계산 x
- 정량적 데이터 (숫자) : 셀 수 있고, 측정 o
- 데이터 분석
- 지저분한 데이터 -> 유용한 인사이트 도출
- 트랜드 식별 및 예측, 경쟁업체 이해, 적합한 인구 통계 도출
- 비용 절감과 시간 절약 가능
- 데이터 분석 프로세스
1단계 : 명확한 목표 설정
- 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트가 가장 중요
2단계 : 원시 데이터 수집
- 정성적, 정량적 데이터 분류
3단계 : 데이터 정제
- 데이터의 품질을 높이는 과정
- 최종 분석 정확도를 좌우함
4단계 : 데이터 분석
- 기술적 분석
- 진단적 분석
- 예측 분석
- 처방적 분석
5단계 : 결과 공유
- 데이터 분석에 필요한 기술
- 수학과 통계
- SQL 및 관계형 데이터베이스 지식
- 프로그래밍 언어 지식
: 파이썬, R이 대표적
- 데이터 시각화 도구에 대한 지식
- 엑셀 지식
인사이트
명확한 목표 설정이 제일 중요, 생각보다 수학이 많이 필요..
https://medium.com/modulabs/%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0-%ED%81%AC%EB%A6%AC%EC%97%90%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%86%8C%EA%B0%9C-b2455d77c6d0
[데이터분석] 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
데이터 분석가의 업무와 필요한 역량에 대해 설명합니다.
medium.com
주제 : 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
아티클 요약
데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트의 차이
- 크게 데이터 분석가는 기획자, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트는 개발자라고 볼 수 있음
- 회사마다 다르지만 데이터 분석가&데이터 엔지니어를 묶어서 원하기도 함
- 데이터 분석가
- 수학&통계학
- 기초 통계학 정도 필요
- 머신 러닝 기술 - 미적분, 벡터 지식 필요
- 비지니스&도메인 전문지식
- 날 것의 데이터 안의 숨겨진 의미 있는 패턴, 추세 찾는 능력
- 비지니스에 대한 이해도가 우선적으로 필요 → 데이터가 시사하는 바를 풀어낼 수 있어야 하기 때문
- 데이터 분석가 역량
- 도메인에 대한 이해
: 어떤 흐름으로 진행되는지 지 정확하게 파악할 수 있어야 하기 때문
- 문제 해결
- 의사소통
- 의미있는 결론 도출
- 데이터 내 숨겨진 작은 단서를 알아차릴 수 있어야 함
- OMTM(지금 우리에게 가장 중요한 지표) 설정
인사이트
도메인의 중요성, 어떤 분야에 관심을 둘 지 좀 더 고민 해봐야겠다.
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