데이터 분석 (11) 썸네일형 리스트형 데이터 분석 1단계: 문제제기 (Ask) - 문제의 유형들 데이터 분석의 문제들: 개인의 호기심이었던지, 직장 상사가 하라고 시켰던지, 아니면 누군가를 위해 해주고 싶어서 시작했을 수도 있다. 어찌 되었든 데이터 분석을 하게 되었으니, 첫 단계부터 밟아 보자. 앞 선 글 '데이터 분석의 6단계'(https://double-d.tistory.com/3)에서 말했듯이 데이터 분석의 첫 단계는 문제제기를 통한 올바른 문제정의인데, 보통 어떤 유형의 문제들이 나오는지 알아보자. 여기서 보여주는 각 유형별 예시는 다른 유형들과 일부 중복이 있을 수 있고, 대략적인 감을 잡기 위함이다. [유형 1] 예측하기 (Making Prediction) 회사의 경영에 있어 미래 사업환경이 어떻게 될지, 지금 하고 있는 사업 아이템이 미래에서는 잘 팔릴지, 어떤 신사업을 준비해야 할지.. 데이터 분석의 6 단계 제목만 보고 벌써 지루해졌을지도 모르겠다. 하지만 그냥 그렇구나 정도로 쉽게 훑어보면서 넘어가자. 읽고 나면 이미 여러 번 해 봤던 과정일 수도 있다. 구글에서 정의하고 있는 데이터 분석의 6단계는 다음과 같다. 문제제기 (Ask) 준비 (Prepare) 처리 (Process) 분석 (Analyze) 공유 (Share) 실행 (Act) 이름을 잘 붙여 놓았지만, 결국 문제나 목적이 있었기 때문에 데이터 준비해서 분석했고, 분석 결과를 누군가와 공유한 후에 잘했는지 못했는지 봤다는 얘기다. 여러 웹사이트를 돌아다니다 보면 일부 단계가 합쳐져 있거나 이름이 다를 수 있지만, 결국 큰 흐름에서는 별 차이가 없다. 이제 각 단계에 대해서 추가 설명을 해보자. 1. 문제제기 (Ask) 구글로 시작했으니, 구글에서.. 데이터: 가까이 있는 것은 행복만이 아니다 데이터의 세계 엑셀로 2~3줄 이상의 항목을 입력하고, 거기에 어떤 의미가 있는지 살펴 보았다면 이미 데이터의 세계에 입문한 것이다. 그런 의미에서 대부분의 회사원과 사업하는 사람들은 데이터와 관련된 업무를 이미 하고 있고, '데이터 XXX'라는 이름을 붙여도 된다. 데이터 XXX? 빅데이터, 데이터 사이언스 등의 단어는 뉴스를 통해서 몇 년 전부터 계속 나오고 있다. 그럼에도 불구하고 아직도 관련 인력이 부족하다고 하니, 내가 하고 있는 일들은 데이터 관련 일이 아닌가 보다. 그러니 나도 '데이터 XXX'라는 이름은 멀게만 느껴진다. 멀게 느껴지면 이름은 멀게 두어라. 하지만 데이터의 세계에 발을 디디고 있다는 사실은 변함이 없다. 그러니 당신이 발을 딛고 있는 거기가 어디인지 알아보자. 데이터의 역사.. 이전 1 2 다음
