001. 데이터 분석이란??

데이터 분석의 시작

현재 거의 모든 산업군에서 데이터 분석하는 인력이 필요하다. 

그리고 코로나 사태 이후로 디지털 전환의 시대가 앞당겨지면서 인력 수요가 더 커졌다.

데이터를 이용한 로그 분석과 예측 분석은 이제 모든 분야에서 필수라고 여겨지는 것 같다.

이 분야에선 SQL, Python, R, Google Analytics, Firebase 등의 활용능력이 필요하다.

데이터를 어떻게 처리하고 분석을 통해 무엇을 얻고 얻은 결과를 어떻게 활용할 것인지가 핵심이다. 

데이터 분석 과정은 데이터 수집 - 데이터 탐색 - 데이터 전처리 - 데이터 모델링으로 이뤄진다.

아마도 이 과정 대부분은 Python을 통해 이뤄지는 것 같다.

 

비즈니스 데이터 분석?

데이터 분석은 결국 데이터의 홍수 속에서 데이터를 알아보기 쉽게 정리해 경향성을 찾는 일이다.

비즈니스 데이터에서 비슷한 고객들의 경향성을 찾아 의사결정을 예측하는 게 대표적인 작업이다.

유튜브에서 추천 영상을 띄워주는 원리도 비슷하지 않을까 생각이 든다.

이런 식으로 데이터 분석이 되면 새로운 고객이 와도 행동 예측을 통해 유사 집단을 파악할 수 있다.

 

파이썬!

이미 직관적으로 활용해 데이터 분석을 할 수 있는 툴로 엑셀이 있다.

그런데 복잡하고 규모가 큰 데이터를 처리하기에는 파이썬이 적합하다.

엑셀은 직관적으로 사용하기 쉽지만 큰 데이터를 처리하기 어렵고 파이썬은 학습 난도가 높지만 오픈소스 라이브러리를 활용해 다양한 작업이 가능하다.

여러 분석 도구가 있기 때문에 목적에 따라 다르게 쓰면 되지만 파이썬이 이번 교육에서 주로 사용될 것으로 보인다.