[데이터 분석] 데이터 분석가는 어떻게 프로젝트를 분석할까?

출처: 모두의 연구소

 프로젝트를 데이터 분석가로서 분석하는 것은 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 데이터를 체계적이고 구조적인 방식으로 수집, 정제, 처리 및 해석하는 과정을 포함합니다. 아래에는 계획, 모집 및 운영 연구와 같은 프로젝트를 분석하는 데이터 분석가가 일반적으로 수행하는 상세한 과정이 설명되어 있습니다.

프로젝트 목표 이해:

프로젝트의 목표와 목적을 철저히 이해하기로 시작합니다. 연구 문제나 해결하려는 문제가 무엇인가요? 이를 분석 구조에 적용하기 위해 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 수집:

프로젝트와 관련된 모든 데이터를 수집합니다. 이는 설문 조사, 데이터베이스, 스프레드시트 또는 외부 API와 같은 다양한 소스에서 나올 수 있습니다.

데이터 정제 및 전처리:

데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 이에는 다음이 포함됩니다:

• 누락된 데이터 제거 또는 처리
• 이상치 처리
• 데이터 유형 및 형식 표준화
• 데이터 변환(예: 범주형 변수를 수치 값으로 변환)
• 데이터 품질 및 일관성 확인

탐색적 데이터 분석 (EDA):

데이터의 모양을 파악하기 위해 EDA를 수행합니다. 이는 요약 통계, 데이터 시각화(예: 히스토그램, 산점도), 트렌드, 패턴 및 이상 현상 식별을 포함합니다. EDA는 추가 분석을 위한 가설을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

가설 검정:

EDA를 기반으로 테스트할 가설을 수립합니다. 이는 그룹 비교, 변수 간의 관계 조사 또는 통계적 유의성 테스트를 포함할 수 있습니다. 일반적인 통계 테스트로는 t-검정, ANOVA, 카이-제곱 테스트 및 상관 분석이 포함됩니다.

데이터 변환 및 특성 엔지니어링:

프로젝트에 따라 새로운 특성을 생성하거나 데이터에서 통찰력을 얻거나 변수를 분석을 용이하게 하기 위해 데이터를 변환해야 할 수 있습니다. 이는 비율 생성, 데이터 집계 또는 수학적 변환 적용을 포함할 수 있습니다.

모델링 및 분석:

프로젝트에 따라 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 또는 고급 머신러닝 알고리즘과 같은 다양한 모델링 기법을 사용할 수 있습니다. 모델 선택은 구체적인 연구 문제와 데이터 유형에 따라 다릅니다.

검증 및 평가:

모델 또는 분석의 성능을 평가합니다. 문제 유형에 따라 정확도, 정밀도, 재현율 또는 평균 제곱 오차와 같은 지표를 사용할 수 있습니다. 교차 검증 및 기타 검증 기법은 모델의 견고성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

결과 해석:

분석 결과를 프로젝트 목표의 맥락에서 해석합니다. 결과가 무엇을 의미하며 연구 문제를 어떻게 해결하는지 이해하세요. 시각화, 표 및 명확한 언어를 사용하여 결과를 명확하게 전달하세요.

데이터 조직을 위한 스프레드시트 작성:

데이터를 더 접근 가능하고 관리하기 쉽게 스프레드시트에 구성합니다. Microsoft Excel이나 Google Sheets와 같은 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 원시 데이터, 정제된 데이터 및 분석 결과를 위한 별도의 시트로 데이터를 구성하세요. 각 변수를 명확하게 레이블링하고 문서화하세요.

보고 및 의사소통:

스테이크홀더에게 결과를 전달하기 위한 포괄적인 보고서나 프레젠테이션을 작성하세요. 문제 개요, 데이터 소스, 방법론, 결과 및 실행 가능한 통찰력을 포함해야 합니다. 결과를 더 접근성 있게 만들기 위해 시각 보조도 사용하세요.

피드백 및 반복:

스테이크홀더로부터의 피드백을 수용하고 필요한 경우 분석을 개선하기 위해 반복하세요.

문서화:

분석과 수행한 단계를 문서화하세요. 이것은 재현성과 작업을 재방문하거나 빌드하는 동료에게 필수적입니다.

결론 및 추천:

결과를 토대로 결론을 내세요. 연구 목표에 따른 행동 가능한 추천 사항으로 분석을 마무리하세요. 이러한 추천은 프로젝트 목표를 직접적으로 해결하고 의사결정을 지원해야 합니다.

실행 및 모니터링:

만약 추천 사항이 받아들여진다면, 이를 실행하고 그 효과를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 이는 지속적인 데이터 분석과 보고를 포함할 수 있습니다.

 

이 과정 동안, 다른 팀 구성원 및 이해 관계자와의 효과적인 의사소통과 협력이 중요합니다. 데이터 분석은 숫자만 계산하는 것이 아니라, 정보를 추출하여 정보된 결정과 조치를 촉진하는 것입니다.