데이터 분석이란 무엇입니까? 연구, 유형 및 예
에블린 클라크
데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석 비즈니스 의사결정에 유용한 정보를 발견하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하는 프로세스로 정의됩니다. 데이터 분석의 목적은 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 데이터 분석을 기반으로 의사 결정을 내리는 것입니다.
데이터 분석의 간단한 예는 우리가 일상 생활에서 어떤 결정을 내릴 때마다 지난번에 일어난 일이나 특정 결정을 선택함으로써 어떤 일이 일어날 것인지 생각하는 것입니다. 이것은 우리의 과거나 미래를 분석하고 그에 기초하여 의사결정을 내리는 것에 지나지 않습니다. 이를 위해 우리는 과거에 대한 기억이나 미래에 대한 꿈을 모은다. 그래서 그것은 데이터 분석에 지나지 않습니다. 이제 분석가가 비즈니스 목적으로 수행하는 것과 동일한 작업을 데이터 분석이라고 합니다.
이번에 데이터 과학 튜토리얼에서 배울 내용은 다음과 같습니다.
왜 데이터 분석인가?
비즈니스를 성장시키거나 삶의 성장을 위해 때로는 분석만 하면 됩니다!
사업이 성장하지 않는다면, 뒤돌아보고 실수를 인정하고 그 실수를 반복하지 않고 다시 계획을 세워야 합니다. 사업이 성장하고 있다 하더라도, 사업이 더 성장하기를 기대해야 합니다. 사업 데이터와 사업 프로세스를 분석하기만 하면 됩니다.
데이터 분석 도구
데이터 분석 도구를 사용하면 사용자가 데이터를 더 쉽게 처리 및 조작하고, 데이터 세트 간의 관계와 상관 관계를 분석할 수 있으며, 해석을 위한 패턴과 추세를 식별하는 데도 도움이 됩니다. 다음은 전체 목록입니다. 검색을 연구에서 데이터 분석에 사용됩니다.
데이터 분석 유형: 기술 및 방법
몇 가지가 있습니다 데이터 분석 유형 비즈니스와 기술을 기반으로 존재하는 기술. 그러나 주요 데이터 분석 방법은 다음과 같습니다.
- 텍스트 분석
- 통계 분석
- 진단 분석
- 예측 분석
- 처방적 분석
텍스트 분석
텍스트 분석은 데이터 마이닝이라고도 합니다. 데이터베이스나 데이터베이스를 이용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾아내는 것은 데이터 분석 방법 중 하나입니다. 데이터 마이닝 도구. 원시 데이터를 비즈니스 정보로 변환하는 데 사용되었습니다. 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 사용되는 비즈니스 인텔리전스 도구가 시장에 존재합니다. 전반적으로 데이터를 추출하고 조사하여 패턴을 도출하고 최종적으로 데이터를 해석하는 방법을 제공합니다.
통계 분석
통계 분석에 따르면 "무슨 일이 발생합니까?" 과거 데이터를 대시보드 형태로 활용하여 통계 분석에는 데이터 수집, 분석, 해석, 제시 및 모델링이 포함됩니다. 데이터 세트 또는 데이터 샘플을 분석합니다. 이러한 유형의 분석에는 두 가지 범주가 있습니다. Descriptive 분석 및 추론 분석.
Descript실시간 분석
완전한 데이터 또는 요약된 수치 데이터의 샘플을 분석합니다. 연속형 데이터의 경우 평균과 편차를 보여주고 범주형 데이터의 경우 백분율과 빈도를 보여줍니다.
추론 분석
완전한 데이터에서 샘플을 분석합니다. 이러한 유형의 분석에서는 서로 다른 샘플을 선택하여 동일한 데이터에서 서로 다른 결론을 찾을 수 있습니다.
진단 분석
진단 분석에 "왜 이런 일이 발생했나요?"가 표시됩니다. 통계분석에서 찾은 인사이트를 통해 원인을 찾아보세요. 이 분석은 데이터의 행동 패턴을 식별하는 데 유용합니다. 비즈니스 프로세스에 새로운 문제가 발생하면 이 분석을 조사하여 해당 문제와 유사한 패턴을 찾을 수 있습니다. 그리고 새로운 문제에 대해 유사한 처방을 사용할 기회가 있을 수도 있습니다.
예측 분석
예측 분석은 이전 데이터를 사용하여 "무슨 일이 일어날 가능성이 있는지"를 보여줍니다. 가장 간단한 데이터 분석 사례는 작년에 저축한 돈으로 드레스 두 벌을 샀고 올해 급여가 두 배로 오르면 드레스 네 벌을 살 수 있다는 것입니다. 하지만 물론 이렇게 하는 것은 쉽지 않습니다. 올해 옷 가격이 오를 가능성과 같은 다른 상황을 생각해야 하거나 드레스 대신 새 자전거를 사거나 집을 사야 할 수도 있기 때문입니다!
따라서 여기서 이 분석은 현재 또는 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 예측합니다. 예측은 단지 추정일 뿐이다. 그 정확성은 당신이 얼마나 많은 세부 정보를 갖고 있는지, 그리고 얼마나 많은 정보를 파고드는지에 달려 있습니다.
처방적 분석
Prescriptive Analysis는 이전의 모든 분석에서 얻은 통찰력을 결합하여 현재 문제 또는 결정에 대해 어떤 조치를 취해야 할지 결정합니다. 대부분의 데이터 기반 기업은 예측 및 설명 분석만으로는 데이터 성능을 향상시키기에 충분하지 않기 때문에 Prescriptive Analysis를 활용하고 있습니다. 현재 상황과 문제를 바탕으로 데이터를 분석하고 의사결정을 내립니다.
데이터 분석 과정
The 데이터 분석 과정 이는 데이터를 탐색하고 그 안에서 패턴을 찾을 수 있는 적절한 애플리케이션이나 도구를 사용하여 정보를 수집하는 것에 지나지 않습니다. 그 정보와 데이터를 바탕으로 결정을 내릴 수도 있고, 궁극적인 결론을 내릴 수도 있습니다.
데이터 분석은 다음 단계로 구성됩니다.
- 데이터 요구사항 수집
- 데이터 수집
- 데이터 청소
- 데이터 분석
- 데이터 해석
- 데이터 시각화
데이터 요구사항 수집
먼저 왜 이 데이터 분석을 하려는지 생각해야 합니다. 데이터 분석을 수행하는 목적이나 목적을 알아내는 데 필요한 모든 것입니다. 어떤 유형의 데이터 분석을 수행하고 싶은지 결정해야 합니다! 이 단계에서는 무엇을 분석하고 어떻게 측정할지 결정해야 하며, 조사하는 이유와 이 분석을 수행하기 위해 사용해야 하는 측정 방법을 이해해야 합니다.
데이터 수집
요구 사항을 수집한 후에는 측정해야 할 사항과 결과가 무엇인지에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이제 요구 사항에 따라 데이터를 수집할 차례입니다. 데이터를 수집한 후에는 분석을 위해 수집된 데이터를 처리하거나 구성해야 한다는 점을 기억하세요. 다양한 소스에서 데이터를 수집했기 때문에 데이터의 수집 날짜와 소스를 로그에 기록해야 합니다.
데이터 청소
이제 수집된 데이터는 분석 목표에 유용하지 않거나 관련이 없을 수 있으므로 정리해야 합니다. 수집된 데이터에는 중복된 기록, 공백 또는 오류가 포함될 수 있습니다. 데이터는 정리되어야 하며 오류가 없어야 합니다. 이 단계는 분석 전에 수행해야 합니다. 데이터 정리를 기반으로 분석 결과가 예상 결과에 더 가까워지기 때문입니다.
데이터 분석
데이터가 수집, 정리 및 처리되면 분석 준비가 완료됩니다. 데이터를 조작하면서 필요한 정확한 정보를 얻었거나 더 많은 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다. 이 단계에서는 다음을 사용할 수 있습니다. 데이터 분석 도구 요구 사항을 이해하고, 해석하고, 결론을 도출하는 데 도움이 되는 소프트웨어.
데이터 해석
데이터를 분석한 후에는 마침내 결과를 해석할 차례입니다. 데이터 분석을 표현하거나 전달하는 방법을 간단히 단어로 사용할 수도 있고 표나 차트로 사용할 수도 있습니다. 그런 다음 데이터 분석 프로세스의 결과를 사용하여 최선의 조치를 결정하십시오.
데이터 시각화
데이터 시각화는 일상 생활에서 매우 일반적입니다. 그들은 종종 차트와 그래프의 형태로 나타납니다. 즉, 인간의 두뇌가 더 쉽게 이해하고 처리할 수 있도록 데이터를 그래픽으로 표시한 것입니다. 알려지지 않은 사실과 추세를 발견하는 데 데이터 시각화가 자주 사용됩니다. 관계를 관찰하고 데이터 세트를 비교함으로써 의미 있는 정보를 찾는 방법을 찾을 수 있습니다.
요약
- 데이터 분석은 비즈니스 의사 결정에 유용한 정보를 발견하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하는 프로세스를 의미합니다.
- 데이터 분석 유형은 텍스트, 통계, 진단, 예측, 처방 분석입니다.
- 데이터 분석은 데이터 요구사항 수집, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 분석, 데이터 해석, 데이터 시각화로 구성됩니다.
