데이터 분석가란?
- 데이터 분석가 유형
- 데이터 분석가
- 주로 정형 데이터를 분석하여 기업의 의사결정 지원
- 데이터베이스 등에서 데이터를 추출하고, 데이터를 정제하여 보고서 및 시각화 생성
- 주로 기술적인 스킬이 필요하며, SQL, Excel, 데이터 시각화 등을 활용하여 업무 수행
- 데이터 사이언티스트
- 주로 데이터를 활용하여 예측, 패턴 발견, 복잡한 분석을 수행하여 문제 해결
- 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 모델 구축
- 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 및 해석을 포함한 A to Z 데이터 분석 작업 수행
- 비즈니스 분석가
- 주로 비즈니스 문제를 이해하고 해결하기 위해 데이터 분석
- 비즈니스 프로세스 및 요구 사항을 파악하고, 데이터 기반으로 의사결정 지원
- 업무 프로세스 개선, 비즈니스 모델 분석, 요구 사항 관리 등을 수행
- 프로덕트 분석가
- 제품이나 서비스의 성과를 평가하고 개선하기 위해 데이터 분석
- 사용자 행동 및 제품 성능과 관련된 데이터를 분석하여 제품 개선에 기여
- 주로 제품 경험과 사용자 행동에 대한 분석을 수행
→ A/B 테스트, 사용자 경로 분석 등을 담당
- BI 분석가
- 기업의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼과 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 보고서를 작성
- 주로 기업 내부 데이터를 시각화하고, 이를 통해 의사 결정에 필요한 정보 제공
- BI 도구 (Tableau, Power BI 등)를 사용하여 대시보드를 구축하고, 데이터 시각화 및 보고서 작성을 담당
설득
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✅ 데이터 분석 ⇒ 설득을 위한 작업
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- 분석 설계 예시
- 목표 설정하기: 무엇을 위해 데이터 전처리와 시각화가 필요한 것인가?
- 예산 산출물 정의하기: 데이터 처리 및 시각화해서 나타날 예상 결과물은 무엇인가?
- ‘As-is’ vs ‘To-be’ 생각하기: 현재 문제와 상황이 무엇인지 인지하고 어떤식으로 개선할 것인가 방향성 설정
데이터 전처리
1) 데이터 전처리란?
- 내가 원하는 데이터를 보기 위해 하는 모든 활동
= 데이터 전처리
2) 데이터 전처리는 어떻게 해야할까?
- 데이터 전달의 목적성과 데이터 전달의 효과성을 고려해야 함
Excel vs Pandas
Pandas