데이터 분석 기법

데이터 분석 기법 10가지 + 데이터 분석 예시까지

feat. 데이터 분석 준전문가 자격증 꼭 필요할까?

데이터 분석 기법 자격증 공부와 다른 현실 데이터 분석 기법까지 알려드려요!

Editor's note
요즘 IT 관련 매체뿐만 아니라 일반 미디어에서도 빅데이터에 대해 자주 언급되고 있어요. 빅데이터가 이 정도로 주목받게 된 만큼 빅데이터를 잘, 효율적으로, 정확하게 분석하는 데이터 분석 기법도 함께 주목받고 있죠.데이터 사이언티스트나 데이터 분석가라면 알아야 할 데이터 분석 기법, 이번 아티클에서는 데이터 분석 기법과 실제 데이터 분석 실무와의 차이점, 데이터 분석 예시에 대해 소개해드립니다.

데이터 분석 기법이란?

데이터 분석 기법은 데이터를 이해하고 해석하기 위해 사용되는 접근 방법과 도구를 의미합니다. 데이터 분석 기법은 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 더 좋은 의사 결정을 지원하는 데 도움을 줍니다.

데이터 분석은 데이터 분석 기법과 방법론을 활용하여 데이터로 부터 의미있는 정보를 추출하고 데이터를 통해 패턴을 발견하는 과정을 의미합니다.예를 들어 비즈니스 데이터 분석가의 경우 비즈니스에 발생한 문제의 원인, 결과를 분석하고 해결안을 도출해내며 도출한 해결안이 미래에 어떤 영항을 미칠지에 대해 예측하기도 합니다. 데이터 분석 과정에서 일반적으로 사용되는 데이터 분석 기법 10가지를 소개해드릴게요.

대표적인 데이터 분석 기법 10가지

데이터 분석 기법 1. 기술 통계 (Descriptive Statistics)

기술 통계(Descriptive Statistics)는 데이터의 기본 특성을 요약하고 설명하는 기법입니다.
데이터의 중심 경향성을 나타내는 평균, 중앙값, 분산, 표준 편차를 계산하여 데이터의 형태와 특징을 파악할 수 있습니다.
평균, 중앙값, 분산, 표준 편차는 데이터의 중심 경향성과 변동성을 나타내는 통계적인 측정값입니다. 이를 바탕으로 데이터의 기본 통계량을 계산하고 데이터의 형태와 특징을 요약하여 파악할 수 있어요.

기술 통계를 데이터 분석 예시를 통해 이야기하자면,
주식 가격 데이터셋이 주어졌다고 가정하고 주식 가격 분포 분석을 진행하는 경우 관심 있는 주식에 대한 일일 종가 데이터를 수집하고 히스토그램 x 축에는 주식 가격의 범위를, y축에는 해당 가격 범위에 속하는 주식의 수를 표시합니다. *히스토그램을 통해 주식 가격의 분포를 시각적으로 확인하고 중심 경향성을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 히스토그램 분석 결과 주식 가격 데이터가 정규 분포와 유사한 형태를 보인다면, 평균과 중앙값이 유사한 값을 가지고 있을 수 있습니다. 또한, 분산과 표준 편차가 작다면 주식 가격의 변동성이 낮은 것으로 해석할 수 있습니다.

* 히스토그램(Histogram) : 한 개의 변수에 대한 몇 가지 데이터 포인트의 빈도 분포를 나타내는 데 사용되는 그래프

이처럼 기술 통계 데이터 분석 기법을 활용하는 경우 히스토그램(Histogram), 상자 그림(Box Plot), 라인 차트(Line Chart), 산점도(Scatter Plot)를 활용해 데이터의 경향성과 변동성을 시각화하여 표현합니다.

데이터 분석 기법 2. 회귀 분석 (Regression Analysis)

회귀 분석(Regression Analysis)은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 기법입니다. 종속 변수의 변화를 독립 변수의 변화로 설명하는 회귀 모델을 통해 데이터의 패턴을 이해하고 예측할 수 있습니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 회귀 분석 기법이 있으며, 변수 간의 관계를 파악하여 효과적인 의사 결정을 도와줍니다.

회귀 분석을 데이터 분석 예시를 통해 이야기 하자면, 주택 가격에 영향을 미치는 여러 변수를 기반으로 주택 가격을 예측하는 회귀 분석을 수행할 수 있습니다.
주택 가격에 영향을 미치는 다양한 변수(e.g 집의 크기, 위치, 방의 개수, 욕실의 개수, 지역 인구 밀도 등) 데이터를 수집하고 필요한 형식을 전처리 합니다. 주어진 데이터를 선형 회귀, 다항 회귀, 릿지 회귀, 라쏘 회귀 등 다양한 회귀 모델 중 적합한 모델을 선택하여 회귀 모델을 피팅합니다.
예측값과 실제값을 비교하여 모델의 성능을 평가하고 이후 새로운 주택에 대해 회귀 모델을 사용하여 가격을 예측합니다.
이처럼 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 모델링하고 예측하는 데에 사용되며 예측에 도움을 주는 중요한 데이터 분석 기법 중 하나입니다.

데이터 분석 기법 3. 가설 검정 (Hypothesis Testing)

가설 검정(Hypothesis Testing)은 통계적 가설을 설정하고 데이터를 통해 가설의 참/거짓 여부를 검증하는 기법입니다. 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미 한지 검정하거나, 변수 간의 관계가 우연히 일어난 것인지 아니면 실제적으로 유의미한지 등을 검증할 수 있습니다. 가설 검정을 통해 데이터의 신뢰성을 파악하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

데이터 분석 예시를 들어 설명하자면, 광고 효과 분석을 하는 경우 t-검정 또는 z-검정과 같은 통계적인 검정 방법을 사용하여 광고 전과 후의 판매량 간의 차이를 분석하여 유의수준을 설정하고, 가설을 검정합니다.
가설 검정 외에도 신뢰 구간을 분석하여 광고 효과의 범위를 추정할 수 있으며 이를 통해 광고 후의 판매량이 예상 범위 내에서 어느 정도 증가했는지를 파악할 수 있습니다.

데이터 분석 기법 4. 상관 분석 (Correlation Analysis)

상관 분석 (Correlation Analysis)은 두 변수 간의 상관 관계를 파악하는 기법입니다. 두 변수 간의 선형적인 관계를 측정하는 상관 계수를 계산하여 양적 또는 음적인 상관성을 파악할 수 있습니다. 상관 분석은 변수 간의 관계를 이해하고 예측 모델을 개발하는 데에 매우 유용합니다.

상관 분석 에서는 일반적으로 피어슨 상관 계수를 사용하여 두 변수 간의 선형 상관 관계를 측정합니다. 상관 계수는 -1부터 1까지의 값을 가지며, 0에 가까울수록 두 변수 간의 상관 관계가 약하고, -1 또는 1에 가까울수록 강한 상관 관계를 나타냅니다. 상관 계수의 크기와 통계적 유의성을 함께 고려하여 결과를 평가합니다.

데이터 분석 기법 5. 분류 (Classification)

분류(Classification)는 주어진 데이터를 사전에 정의된 클래스 레이블로 분류하는 기법입니다. 지도 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 특성과 클래스 레이블 간의 관계를 학습하고, 새로운 데이터에 대한 클래스 예측을 수행합니다. 의료 진단, 이메일 스팸 필터링, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 분류 기법이 활용됩니다. 분류를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

데이터 분석 기법 6. 클러스터링 (Clustering)

클러스터링(Clustering)은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 분류하는 기법입니다. 데이터 간의 유사성을 측정하고 유사한 데이터를 동일한 클러스터로 그룹화합니다. 클러스터링은 비지도 학습 기법으로 사용되며, 고객 세그먼트 분류, 이미지 분류, 이상치 탐지 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 클러스터링을 통해 데이터의 구조를 파악하고 그룹별 특성을 분석할 수 있습니다.

데이터 분석 예시를 들자면, 고객 세그먼트 분류를 위해 k-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등의 다양한 알고리즘 중 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택한다면, 데이터의 유상성을 기반으로 고객들을 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶을 수 있습니다. 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하기도 하며 고객 세그먼트에 맞게 상품 추천 시스템을 구축하기도 합니다.

데이터 분석 기법 7. 시계열 분석 (Time Series Analysis)

시계열 분석(Time Series Analysis)은 일련의 연속적인 시간 순서로 관측된 데이터를 분석하는 기법 입니다. 시간에 따른 패턴과 트렌드를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다. 시계열 분석은 주가 예측, 날씨 변동 예측, 판매량 예측 등 다양한 분야에서 활용되며, 시계열 데이터의 특성을 이해하고 예측 모델을 개발할 수 있습니다.

데이터 분석 기법 8. 군집 분석 (Cluster Analysis)

군집 분석(Cluster Analysis)은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 분류하는 비지도 학습 기법 입니다. 데이터 간의 유사성을 측정하고 클러스터를 형성합니다. 군집 분석은 데이터를 탐색하고 구조를 이해하는 데 유용하며, 마케팅 세그먼테이션, 이미지 분류, 이상치 탐지 등에 활용됩니다.

데이터 분석 기법 9. 텍스트 마이닝 (Text Mining)

텍스트 마이닝(Text Mining)은 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하는 기법 입니다. 문서 분류, 감성 분석, 토픽 모델링 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 텍스트 마이닝은 소셜 미디어 분석, 고객 리뷰 분석, 문서 요약 등에 활용되며, 대량의 텍스트 데이터에서 유용한 통찰력을 도출할 수 있습니다.

데이터 분석 기법 10. 머신 러닝 (Machine Learning)

머신 러닝(Machine Learning)은 데이터로 부터 패턴을 학습하여 예측 및 분류를 수행하는 기법 입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터의 구조를 파악하고 예측 모델을 개발합니다. 머신 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터의 복잡한 관계를 모델링하고 예측력을 향상시킵니다.

위에서 소개한 데이터 분석 기법은 각자의 특성과 장점을 가지고 있기에 데이터 분석가는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 기법을 선택할 수 있어야 합니다. 데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 기초적인 통계 지식과 프로그래밍, 데이터 시각화 등의 기술도 함께 습득하는 것이 중요합니다.

데이터 분석 준전문가 자격증 공부와
실전 데이터 분석의 차이

많은 취업 준비생 분들이 데이터 분석가 취업을 준비하며 데이터 분석 준전문가 자격증(ADsP)*을 준비하는데요. 자격증 공부와 실제 데이터 분석 실무에서 쓰이는 데이터 분석 기법은 몇 가지 차이점이 있습니다.

* 데이터분석 준전문가 자격증 (ADsP) : https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do

1. 데이터 분석 기법 학습의 깊이와 폭 차이

자격증 공부는 주로 데이터 분석의 기본 원리, 개념, 기법에 대한 넓은 지식을 갖추는 데에 집중됩니다. 데이터 분석 준전문가 자격증 시험에서는 다양한 분석 기법의 개념과 사용 방법에 대한 이해를 요구하는 반면 실무에서는 특정 데이터 분석 기법에 대해 더 깊이 있게 학습하고 적용하는 경우가 많습니다. 특히 도메인 지식과 데이터의 특성을 고려하여 적절한 데이터 분석 기법을 선택하는 것, 추가적으로 선택한 데이터 분석 기법 내에 어떤 통계 기법이나 분석 모델을 적용 시키는 가에 따라 데이터 분석 결과가 달라집니다.

2. 데이터 전처리 과정의 차이

데이터 분석 준전문가 자격증 공부에서는 일반적인 데이터 예제(데이터 전처리가 이미 완료된 데이터셋)을 활용하거나 데이터 수집을 가정하에 진행하는 경우가 많습니다. 그러나 실무에서는 데이터 내 불확실성과 노이즈를 포함하고 있는 경우가 대부분이며 데이터의 불확실성을 인식하고 적절한 모델링 기법을 사용하여 데이터 전처리할 수 있는 능력이 필요합니다.

3. 비즈니스 이해와 문제 해결

데이터 분석 실무에서는 데이터를 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하는 것에 목적이 있습니다. 비즈니스 목표 달성을 지원하고 더 좋은 의사 결정을 할 수 있도록 도와주는 역할을 하는데요. 따라서 비즈니스 도메인에 대한 이해가 반드시 필요합니다. 문제를 정의하고 데이터를 전처리하는 과정에서도 도메인의 특성을 고려하여 적절한 데이터 분석 기법을 선정해야 하며 문제 정의 및 분석 결과를 비즈니스적인 의미로 해석하고 전달하는 능력이 요구됩니다.

이렇게 데이터 분석 기법에 대한 소개와 데이터 분석 준전문가 자격증과 실무의 차이에 대해 살펴보았습니다. 현직 데이터 분석가들은 특히 데이터 분석 기법에 대해 개념과 이론 만으로 학습할 수 있는 영역이 아니라고 이야기 합니다. 실제로 전처리 되어 있지 않은 데이터를 수집하고 전처리부터 분석, 시각화까지 일련의 과정을 직접 체화해야 한다고 하는데요.

데이터 취업 스쿨에서는 실제 데이터 수집부터 전처리, 시각화 그리고 머신러닝까지 배울 수 있습니다. 팀 프로젝트 진행 시 기존에 있는 머신러닝 모델을 활용하는 게 아닌 직접 모델을 설계하고 성능을 검증해보는 경험까지 쌓을 수 있다는데요. 이러한 경험으로 실제 취업 시장에서 대학원 수준 혹은 그 이상의 평가를 받고 있습니다.

자격증이나 책으로만 보는 데이터 분석이 아닌 실제 실무에서의 데이터 분석을 경험하고 싶은 분이라면, 데이터 취업 스쿨의 100% 취업 연계 기회를 제안드리고 싶어요. :) 데이터 취업 스쿨에서는 수강생이 선정한 프로젝트 주제와 취업 희망 도메인을 바탕으로 기업과 수강생을 연결하고 수강생은 직접 기업에 출근하여 데이터 분석 실무를 경험해볼 수 있습니다. 혹시 데이터 분석가 취업을 준비하고 있다면 지금 바로 데이터 취업 스쿨에 대해 알아보세요!

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