데이터 분석

Data scientist가 되는 데 필요한 역량을 중심적으로 같이 공유해 나가고자 기술 블로그를 시작하게 되었습니다.

같이 성장해 나간다는 생각으로 끝까지 완주해 봐요~

 

---

ⓐ 데이터 분석(Data analysis)은 유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정이다.

 

ⓑ 데이터 분석 과정은 구체적으로

ⓒ 기업은 비즈니스 데이터 분석을 통해 올바른 의사결정 수립할 수 있도록 하고자 합니다.

 

ⓓ 정확한 데이터 분석을 위해서는 데이터 분석 도구가 필요한데 그 분석 도구는 2가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

 

Application (MS Excel)	Programming (Python)
데이터 분석하기 쉽다. (클릭 클릭 클릭만으로도 분석 가능)	학습의 난이도가 높다.
GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 그래프, 통계자료등을 직관적으로 볼 수 있다.	GUI 환경이긴 하지만, 엑셀만큼 직관적이진 않다.
대용량 데이터에 취약하다.	대용량 데이터를 쉽게 처리 가능하다.
엑셀이 제공하지 않는 기능 사용 불가 e.g. 머신러닝, 서버 구성	원하는 기능들을 구현 할 수 있다.

 

ⓔ 결국, 분석 목적을 확실히 하여 자신에게 가장 잘 맞는 분석 도구를 선택하여 활용하는 것이 가장 중요!!