[Data Analysis] Data Analysis - 데이터 분석

이번 글에서는 데이터 분석에 관한 개념 및 내용을 한번 보도록 하겠습니다.

데이터 분석 개요

데이터 분석이란? 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고 결과를 분석하여 결정을 지원하는 과정입니다.

• 또한 데이터를 통해 통찰력을 얻고 비즈니스 결정을 내리는 과학적 접근법입니다.

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데이터 분석 과정

• 데이터 분석 과정은 위의 그림처럼 7단계로 구성됩니다. 한번 자세히 알아 보겠습니다.

1. 목표 및 질문 정의

• 데이터 분석을 시작하기 전에 분석의 목표와 해결하고자 하는 질문을 명확히 정의합니다.
• 이를 통해 분석의 방향을 설정하고, 필요한 데이터를 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 수집

• 분석에 필요한 데이터를 수집하는 단계입니다.
• 데이터는 내부 시스템, 외부 데이터 소스, 웹 크롤링, API 등을 통해 수집할 수 있습니다.

3. 데이터 정제

• 수집된 데이터는 종종 결측치, 중복, 이상치 등을 포함하고 있어, 이를 정제하는 과정이 필요합니다.
• 데이터 정제를 통해 데이터의 품질을 향상시킵니다.

4. 탐색적 데이터 분석 (EDA)

• 데이터의 특성을 이해하고, 패턴을 발견하며, 가설을 세우기 위해 데이터를 시각화하고 요약 통계를 계산하는 과정입니다.

5. 데이터 분석 모델링 적용

• 데이터를 분석하고 모델을 적용하는 단계입니다.
• 머신러닝 모델을 학습시키거나 통계 분석을 수행하여 데이터를 분석합니다.

6. 결과 해석 및 시각화

• 분석 결과를 해석하고, 이해하기 쉬운 형태로 시각화하는 단계입니다.
• 다양한 시각화 기법을 사용하여 결과를 효과적으로 전달합니다.

7. 스토리 텔링

• 분석 결과를 바탕으로 스토리텔링을 통해 인사이트를 전달합니다.
• 이를 통해 이해관계자들이 분석 결과를 쉽게 이해하고, 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

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데이터 분석의 중요성

데이터 분석의 중요성은 다양한 이유가 있습니다. 한번 설명해 보겠습니다.

1. 경쟁 우위 확보
   • 데이터 주도 결정으로 시장 변화에 빠르게 대응하고 경쟁자보다 앞서 나갈 수 있습니다.
   • 예시: 구매 패턴 분석을 통한 신제품 출시.
2. 의사결정 개선
   • 데이터 분석을 통한 정량적 접근은 주관적 판단의 오류를 줄이고 더 객관적인 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
   • 예시: 매출 데이터를 통한 제품 집중 및 판매 전략 조정.
3. 효율성 향상
   • 과정의 비효율적인 부분을 식별하고 최적화하여 전체적인 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다.
   • 예시: 제조 공정 최적화를 통한 생산성 향상.
4. 고객 이해 및 서비스 개선
   • 고객 데이터 분석을 통해 고객의 필요와 행동을 더 깊이 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
   • 예시: 구매 이력 분석을 통한 맞춤형 추천 상품 제공.

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데이터 분석과 실무

데이터 분석이 실무에 어떻게 활용되는지에 대해 설명하겠습니다.
이를 통해 다양한 분야에서 데이터 분석이 어떤 역할을 하는지 한번 알아보겠습니다.

마케팅 최적화

• 데이터 분석을 통해 고객을 세분화하고, 타겟 마케팅을 실행하며, 캠페인의 효과를 분석할 수 있습니다.
• 이를 통해 마케팅 전략을 최적화하고, 광고 비용을 절감하며, 고객 참여를 증대시킬 수 있습니다.
• 예시
  • 고객 세분화: 고객의 구매 이력, 행동 데이터 등을 분석하여 유사한 특성을 가진 고객 그룹을 식별하고, 각 그룹에 맞춤형 마케팅 전략을 적용합니다.
  • 타겟 마케팅: 특정 고객 그룹을 대상으로 한 마케팅 캠페인을 실행하여 높은 전환율을 기대할 수 있습니다.
  • 캠페인 효과 분석: 마케팅 캠페인의 데이터를 분석하여 캠페인의 성과를 평가하고, 개선할 점을 찾아내어 다음 캠페인에 반영합니다.

재무 관리

• 데이터 분석은 신용 평가, 리스크 관리, 사기 감지 등 재무 관련 의사결정에서 중요한 역할을 합니다.
• 이를 통해 재무 상태를 정확히 평가하고, 위험을 최소화하며, 부정 행위를 방지할 수 있습니다.
• 예시
  • 신용 평가: 고객의 금융 데이터를 분석하여 신용 점수를 산출하고, 대출 승인 여부를 결정합니다.
  • 리스크 관리: 금융 시장 데이터를 분석하여 투자 리스크를 평가하고, 포트폴리오를 최적화합니다.
  • 사기 감지: 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 사기 활동을 식별하고, 이를 방지합니다.

운영 최적화

• 데이터 분석은 공급망 관리, 재고 최적화, 제조 공정 개선 등 운영 효율성을 높이는 데 활용됩니다.
• 이를 통해 비용을 절감하고, 생산성을 향상시키며, 운영 리스크를 줄일 수 있습니다.
• 예시
  • 공급망 관리: 공급망 데이터를 분석하여 물류 프로세스를 최적화하고, 재고 관리 비용을 절감합니다.
  • 재고 최적화: 판매 데이터를 분석하여 적정 재고 수준을 유지하고, 재고 부족이나 과잉을 방지합니다.
  • 제조 공정 개선: 제조 공정 데이터를 분석하여 병목 현상을 제거하고, 생산 효율성을 향상시킵니다.

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데이터 분석 실무사례

넷플릭스 (Netflix)

• 넷플릭스는 사용자 기반을 AI 분석을 사용하여 다양한 그룹으로 나누고, 시청 기록 및 선호도를 포함한 사용자 행동을 조사합니다.
• 이를 통해 영화 및 웹 시리즈에 대한 맞춤형 제안을 제공하여 사용자 만족도를 높입니다.
• 효과: 개인화된 추천 시스템은 사용자 유지율을 높이고, 시청 시간을 증가시키며, 신규 콘텐츠 소비를 촉진합니다.

페이팔 (PayPal)

• 페이팔은 거래 데이터를 분석하여 사기 활동의 패턴을 식별합니다.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 의심스러운 거래를 실시간으로 감지하고, 이를 차단합니다.
• 효과: 사기 예방 시스템은 거래의 안전성을 높이고, 고객 신뢰를 유지하며, 손실을 최소화합니다.

월마트 (Walmart)

• 월마트는 재고 수준, 제품 수요 및 운송 물류에 대한 세심한 분석을 통해 운영 효율성을 높이고 비용을 절감합니다.
• 데이터 분석을 통해 최적의 재고 수준을 유지하고, 공급망을 효율적으로 관리합니다.
• 효과: 재고 관리 및 공급망 최적화는 운영 비용을 절감하고, 제품의 가용성을 높이며, 고객 만족도를 향상시킵니다.

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데이터 분석의 유형 (The types of Data Analysis)

데이터 분석의 4가지 주요 유형에 데하여 설명해 보겠습니다.

• 기술 분석 (Descriptive Analytics): "What happened?"
• 진단 분석 (Diagnostic Analytics): "Why did it happen?"
• 예측 분석 (Predictive Analytics): "What will happen?"
• 처방 분석 (Prescriptive Analytics): "How can we make it happen?"

 

1. 기술 분석 (Descriptive Analytics)

• 질문: "What happened?" (무슨 일이 일어났는가?)
• 목적: 과거의 데이터를 분석하여 일어난 사건이나 현상을 설명합니다.
• 특징: 데이터의 요약과 시각화를 통해 정보를 제공하며, 현재 상태를 이해하는 데 중점을 둡니다.
• 사용 예시: 매출 보고서, 웹사이트 트래픽 분석, 소셜 미디어 분석 등.
• 예시:
  • 매출 보고서: "지난 분기 동안의 총 매출은 얼마였는가?"
  • 웹사이트 트래픽 분석: "지난 한 달 동안 웹사이트 방문자 수는 얼마였는가?"

2. 진단 분석 (Diagnostic Analytics)

• 질문: "Why did it happen?" (왜 그런 일이 일어났는가?)
• 목적: 과거의 데이터를 분석하여 특정 사건이나 현상이 발생한 원인을 파악합니다.
• 특징: 인과 관계를 분석하고, 패턴이나 이상치를 탐지하여 문제의 근본 원인을 찾는 데 중점을 둡니다.
• 사용 예시: 결함 분석, 고객 이탈 원인 분석, 마케팅 캠페인 성과 분석 등.
• 예시:
  • 결함 분석: "제품 결함율이 증가한 원인은 무엇인가?"
  • 고객 이탈 원인 분석: "고객 이탈률이 증가한 이유는 무엇인가?"

3. 예측 분석 (Predictive Analytics)

• 질문: "What will happen?" (무슨 일이 일어날 것인가?)
• 목적: 과거의 데이터를 기반으로 미래의 사건이나 현상을 예측합니다.
• 특징: 통계 모델과 머신러닝 알고리즘을 사용하여 미래의 경향을 예측하고, 잠재적인 결과를 시뮬레이션합니다.
• 사용 예시: 판매 예측, 수요 예측, 리스크 평가 등.
• 예시:
  • 판매 예측: "다음 분기의 예상 매출은 얼마인가?"
  • 수요 예측: "다음 달의 제품 수요는 얼마나 될 것인가?"

4. 처방 분석 (Prescriptive Analytics)

• 질문: "How can we make it happen?" (어떻게 하면 그렇게 만들 수 있는가?)
• 목적: 최적의 의사 결정을 지원하기 위해 데이터를 분석하고, 구체적인 권장 사항을 제시합니다.
• 특징: 예측 분석 결과를 바탕으로 최적의 조치를 권장하며, 복잡한 문제에 대한 해결책을 제시합니다.
• 사용 예시: 공급망 최적화, 자원 할당, 마케팅 전략 수립 등.
• 예시:
  • 공급망 최적화: "재고 수준을 최적화하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는가?"
  • 자원 할당: "프로젝트 성공을 위해 자원을 어떻게 배분해야 하는가?"