기술 분석의 개념

마지막 업데이트: 2022년 2월 7일 | 0개 댓글
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행동 분석이란 무엇인가요?

잠재 고객을 고객으로 전환하려면 고객이 무엇을 찾고 있고 왜 찾는지, 기업이 이를 어떻게 제공할 수 있으며 가치가 언제 이전될 수 있는지를 이해해야 합니다. 채널 전반에서 고객의 행동 데이터를 분석하면 새로운 세그먼트를 발견하고, 세분화된 선호도를 파악하고, 고객 지원을 선제적으로 제공하고, 더 나은 타겟 캠페인 및 판매 활동을 제공하는 데 도움이 됩니다.

행동 분석 이해

행동 분석은 웹 사이트, 전자 상거래, 모바일 앱, 채팅, 이메일, 연결된 제품/사물 인터넷(IoT), 기타 디지털 채널에서 고객의 행동에 대한 인사이트를 보여주는 비즈니스 분석 개념입니다. 사용자가 디지털 채널과 상호 작용할 때마다 고객의 니즈 및 원하는 사항, 구매 준비에 대한 중요 신호를 제공합니다. 이는 고객 프로필을 이해하는 데 사용될 수 있는 정보입니다.

디지털 분석의 한 형태로 알려진 행동 분석의 목적은 고객이 여정에서 어느 위치에 있는지, 다음 단계에서 어떤 정보와 상호작용이 필요한지, 어떤 방해 요소가 있는지 등을 이해함으로써 고객의 요구를 사전에 예측하는 것입니다. 다양한 데이터 및 분석으로 이러한 목적을 달성할 수도 있지만 행동 데이터는 의도를 예측하는 데 매우 정확하고 구체적인 사용자 생성 데이터라는 점에서 독특합니다. 또한 과거 트랜잭션 및 인구통계와 같은 다른 유형의 고객 데이터와 교차 채널 행동 분석을 결합하면 더욱 개인 맞춤화된 경험을 제공할 수 있는 풍부한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

그렇기 때문에 행동 분석은 비즈니스 성장에 중요한 역할을 하며, 알려진 새로운 고객과 알려지지 않은 새로운 고객의 관심을 끌고 실제 상호작용 및 사용을 기반으로 기존 고객을 유지할 수 있습니다.

행동 분석은 누가 필요한가요?

행동 분석의 장점은 일단 팀에서 사용하기 시작하면 조직 내 모든 수준의 사람들이 고객 프로필을 알 수 있다는 것입니다. 조직 전체 구성원이 이러한 분석 유형을 사용할 수 있으나 가장 큰 이점을 얻는 특정 직무도 있습니다.

마케터는 행동 분석을 통해 코호트 데이터를 구축하고 캠페인을 최대한 활용하며 고객 확보를 최적화하며 유지 및 전환을 극대화합니다. 행동 데이터를 트랜잭션 및 인구통계 데이터와 함께 사용하면 더욱 풍부한 다차원적 고객 프로필을 만들 수 있습니다. 고객에 대한 인사이트와 예측으로 보다 관련성 있는 개인 맞춤화된 관계를 구축할 수 있습니다.

행동 분석은 성공적인 전략을 위해 마케팅 담당자와 영업 팀을 연결시킵니다. 마케팅 팀이 성공적인 캠페인을 달성하기 위해 행동 데이터를 사용하면 영업 팀은 해당 캠페인에서 실제 투자 수익률(ROI)을 입증하는 것은 물론 동시에 더 크고 적합한 유입 경로를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 검색 습관과 반응에 따라 비즈니스 오퍼에 응답할 가능성이 가장 높은 고객에게 상향 판매/교차 판매할 기회를 제공합니다. 결과적으로 더 많은 판매량으로 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다.

데이터 분석가

데이터 분석가는 행동 분석을 통해 학습된 신호를 사용하여 전체 고객 여정을 파악하고 사용자 의도를 실제와 비교할 수 있습니다. 또한 이 정보를 이탈 위험이 있는 고객과 충성 고객으로 유지할 가능성 있는 고객을 각각 비교하고 식별하는 데 사용할 수도 있습니다. 데이터 분석가는 복잡한 데이터에서 사용자 분석을 수행하고 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 그런 다음 마케터가 이 인사이트를 사용하여 워크플로 간소화에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있고 팀은 최대 가치를 창출하는 활동에 집중할 수 있습니다.

고객 서비스

필요한 사항을 예측한 후에도 때때로 목표를 놓치는 경우가 있습니다. 사용자가 소셜 미디어 채널, 온라인 채팅, 이메일 등의 온라인 참여를 통해 기업의 마케팅 캠페인을 수용하지 않겠다는 의사를 표시합니다. 그러면 일반적으로 이 정보를 고객 서비스 팀이 수신합니다. 행동 분석을 사용하면 일선 팀에서 올바른 대응을 준비할 수 있고 고객 경험에 대한 중요 정보를 다시 영업 및 마케팅 팀에 쉽게 전달할 수 있습니다.

행동 분석 및 비즈니스 분석 비교

때때로 비즈니스 분석과 혼돈될 수 있는 행동 분석은 비즈니스 분석의 하위 방식입니다. 개념이 서로 비슷해 보이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 한 형태인 비즈니스 분석은 통계적 방법과 기술을 사용하여 과거 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 행동 분석은 사용자 세분화 및 행동 또는 이벤트 추적이라는 두 가지 유형의 기술을 결합하여 보다 구체화된 결론을 제공합니다.

세분화는 고객을 버킷으로 사용하는 특성 또는 데이터를 기반으로 합니다. 여러 유형의 세그먼트 범주가 있지만 행동 세분화는 로그인 빈도, 소요 시간, 일반적인 참여 수준과 같은 사용자 활동을 정의합니다.

비즈니스 분석은 누가, 언제, 어디서 무엇에 더 초점을 두는 반면, 행동 분석은 행동에 대한 정확한 예측을 합니다. 행동 분석은 사용자 여정과 별로 관련이 없어 보이는 데이터 포인트를 사용하여 기술 분석의 개념 오류를 추정 및 판단하고 미래 추세를 예측합니다. 이는 완성된 고객 여정으로 이어집니다.

사용자 데이터 형식

행동 분석은 사용자가 디지털 채널에 어떻게 반응하고 상호 작용하는지에 대한 사용자 수준 행동 데이터를 제공합니다. 여러 디지털 소스 및 디바이스의 사용자 데이터는 일반적으로 세 가지 유형으로 분류됩니다. 궁극적으로 모든 유형이 원시 데이터를 가치 기술 분석의 개념 기술 분석의 개념 있는 정보로 변환하는 데 사용됩니다.

  1. 등록된 데이터: 고객 관계 관리(CRM) 또는 마케팅 도구에 저장된 데이터
  2. 관찰 데이터. 웹 사이트 또는 앱의 다양한 요소와의 상호 작용을 포함한 사용자 경험의 개요
  3. 소비자의 소리. 사후 대응이든 사전 대응이든 소비자가 느끼는 방식과 온라인에서 그 감정을 표현하기 기술 분석의 개념 위해 선택하는 방법

성공적인 사용자 행동 분석을 위한 5단계

행동 분석 데이터를 비즈니스 프로세스에 구현하는 작업은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 올바른 유형의 인사이트를 얻으려면 기술, 분석 및 전략적 작업을 통해 성공을 달성하는 데 집중해야 합니다. 사용자 행동 분석 프로젝트를 시작하려면 다음 5단계가 필요합니다.

  1. 성취 메트릭, KPI, 목표를 선택합니다.
  2. 고객과 비즈니스 모두를 만족시키는 가장 바람직한 사용자 여정을 정의합니다.
  3. 사용자 흐름을 기반으로 추적할 신호를 결정하고 추적 계획을 통해 특정 이벤트를 강조 표시하고 필요에 따라 수정합니다.
  4. 거래, 인구통계, 행동 데이터를 통합하면 유용한 고객 프로필을 구축하여 고객과 비즈니스를 이해할 수 있습니다.
  5. 기계 학습 모델을 신속하게 개발하고 학습시키고 미세 조정할 수 있는 통합된 행동 데이터 분석 경험을 구현하세요. 시간 경과에 따라 학습하고 추적 계획을 지속적으로 업데이트할 수 있는 유연성을 제공하는 맞춤형 AI/ML 모델로 혁신할 수 있습니다.

Dynamics 365는 사용자의 향후 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다

엔터프라이즈 고객 데이터 플랫폼인 Dynamics 365 Customer Insights를 사용하여 행동 분석을 하고 다차원적 고객 프로필을 구축하세요. 고객을 더 깊이 이해하고 규모별로 개인 맞춤 설정을 만들 수 있습니다.

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최근 빅데이터에 대한 연구가 늘어나고 있지만 대부분 빅데이터의 개념, 동향, 기술 현황, 활용 가능성 등의 연구에 국한되어 있다. 본 연구는 빅데이터 연구를 확대하고 실용성을 높이기 위해 마케팅 분야의 빅데이터 활용을 연구 주제로 선정하였다. 빅데이터의 활용 분야로 기술마케팅을 선택한 것은 기술시장에서 마케팅의 필요성이 높아지고 특히 기술시장의 특성 때문에 잠재 수요자 발굴이 중요하기 때문이다. 이를 위해 신기술 빅데이터의 분석을 통해 확인된 주요기술은 무엇인가?, 신기술 빅데이터의 분석을 통해 발굴된 잠재 수요기업은 어디인가?, 잠재 수요기업과 연관되어 있는 핵심어들은 무엇인가? 등을 연구문제로 설정하였다. 한국표준과학연구원(KRISS)의 2가지 신기술을 선정하고 3명의 코더들이 협의를 통해 4개의 분석단어를 정하였다. 빅데이터는 인터넷에서 수집하고 정제 한 후에 텍스트마이닝과 시맨틱네트워크분석을 실시하였다. 기업의 스키마와 홈페이지 통해 재검증하는 과정을 거쳤다. 빅데이터 분석을 실시한 결과, 첫 번째 연구문제는 연결정도, 연결정도중심성, 빈도 등을 통해 2개의 기술마다 상위 20개의 주요기술을 확인하였다. 두 번째 연구문제는 공동출현 연결망, 연결 강도, 코사인 유사계수 등을 통해 2개 기술의 잠재 수요기업을 발굴하였다. ‘배열검출기형 분광복사계 성능평가 기술’은 17개의 기업을 발굴하였고, ‘초음파를 이용한 진공압력 측정센서 및 모듈’은 10개의 기업을 발굴하였다. 세 번째 연구문제는 잠재 수요기업의 에고네트워크분석을 통해 기업명과 의미 있게 연관되어 있는 단어들을 확인하였다. 본 연구는 기존의 개념적 빅데이터 연구에서 빅데이터 분석을 통해 기술마케팅의 잠재 수요기업을 발굴하는 실용적인 빅데이터 연구로 나아간 점이 의의가 있다. 빅데이터의 구체적인 활용 분야로 기술마케팅을 선택하여 실증함으로써 연구의 범위를 확대하고 향후 빅데이터 분석 연구의 발전에 기여하고 있다. #빅데이터 #빅데이터 분석 #시맨틱네트워크분석 #기술마케팅 #수요기업 발굴 #Bigdata #Bigdata Analysis #Semantic Network Analysis #Technology Marketing #Potential Buyer

기술 분석의 개념

[ 시골의사 의 다시쓰는 기술적분석 강좌 노트 필기 정리]

주식=투기
주식시장 = "승자의 저주 이론"
미래에 대한 예측이 불가하다.

1.미국시장
플로리다 부동산 열풍->부동산 폭락->주가급상승->주가 90%가량 폭락->대공황

1960년대 성장주 - 전자제품등
트로닉스 열풍/오닉스 열풍 - 이름만으로 주가 상승

1970년대 테마주 열풍
IBM에 9개 테마 형성
작전주-폭락

이후 전통 가치주/우량주 선호현상
워렌버핏등이 성공

"기술 분석의 개념 우아한 50종목" - 미국 증시의 화두
-GM,GE,제약,정유,제지
-결국 각개격파(선별적 하락), 유가 상승으로 정유주 하락 등
-가치주는 안전하다는 믿음도 깨짐

성장주,테마주,가치주 모두 결국은 파동에 따라 움직인다.

2.가치분석가
-윌리암스 - 가치분석가의 아버지
-할인율 : 적정주가가 앞으로 예상보다 %수치 낮다 - 오류

-케인즈 : 주식은 심리다 - 공중누각
엄청난 성공후 결국 10년후 망함.

3.기술적분석과 가치분석의 차이

=기술적분석
반드시 상승장에서만 이길수 있다.
하락장에서는 절대 안된다.
강세장에서는 맞고, 약세장에서는 틀리다.
매수시점이 눈속임인지, 같이 가자는건지 알수없다.
강세장인지 약세장인지 어찌아는가?
대박주,급등주 찾기는 홈런치기다.

"쳐서 이기려 들지말고, 이겨서 쳐라" - 안목을 길러라.

4.투자클리닉
-아이처럼 단순 : 기술 분석의 개념 투자방법의 단순
-물처럼 유연 : 겸손, 시장과 함께 흐른다
-바람처럼 자유 : 집착을 버려, 사고 팔고 잊어라
-손절매는 이익의 기본 - 시간개념과 함께해야함,기계적으로 손절
-멀리있는 이익을 보지마라

데이터 분석이란 무엇인가요?

데이터 분석을 통해 기업은 프로세스와 서비스에 대한 가시성을 높이고 더 깊이 이해할 수 있습니다. 고객 경험과 고객 문제에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. 인사이트를 행동으로 연결하기 위해 데이터를 넘어 패러다임을 전환함으로써 기업은 개인화된 고객 경험을 만들고 관련 디지털 제품을 구축하고 운영을 최적화하고 직원 생산성을 높일 수 있습니다.

빅 데이터 분석이란 무엇인가요?

빅 데이터는 대량으로 빠르게 계속해서 생성되는 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터의 대규모 집합을 의미합니다. 빅 데이터는 일반적으로 테라바이트 또는 페타바이트 단위로 측정됩니다. 1페타바이트는 1,000,000기가바이트와 같습니다. 이를 기준으로, HD 영화 1편에 약 4기가바이트의 데이터가 들어 있다고 가정하면 1페타바이트는 영화 250,000편에 해당합니다. 대규모 데이터 세트는 수백에서 수천, 수백만 페타바이트에 달합니다.

빅 데이터 분석은 방대한 데이터 세트에서 패턴, 추세 및 관계를 찾는 프로세스입니다. 이러한 복잡한 분석에는 규모를 지원하는 특정 도구와 기술, 연산 능력 및 데이터 스토리지가 필요합니다.

빅 데이터 분석은 어떻게 작동하나요?

빅 데이터 분석은 다음과 같은 5단계로 큰 데이터 세트를 분석합니다.

1. 데이터 수집
2. 데이터 저장
3. 데이터 처리
4. 데이터 정리
5. 데이터 분석

데이터 수집

여기에는 데이터 소스 식별과 데이터 수집이 포함됩니다. 데이터 수집은 ETL 또는 ELT 프로세스를 따릅니다.

ETL – 추출, 전환, 적재
ETL에서는 생성된 데이터가 먼저 표준 형식으로 전환된 다음 스토리지에 적재됩니다.

ELT – 추출, 적재, 전환
ELT에서는 데이터가 먼저 스토리지에 적재된 다음 필요한 형식으로 전환됩니다.

데이터 저장

데이터의 복잡성에 따라 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 스토리지로 데이터를 이동할 수 있습니다. 필요할 때 비즈니스 인텔리전스 도구에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 비교

데이터 웨어하우스는 트랜잭션 시스템과 비즈니스 애플리케이션에서 오는 관계형 데이터를 분석하도록 최적화된 데이터베이스입니다. 데이터 구조와 스키마는 빠른 검색 및 보고에 최적화되도록 미리 정의됩니다. 데이터는 사용자가 신뢰할 수 있는 "단일 정보 소스" 역할을 하도록 정제, 강화 및 전환됩니다. 데이터 예에는 고객 프로필과 제품 정보가 포함됩니다.

데이터 레이크는 추가 처리 없이 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있다는 점에서 다릅니다. 데이터 또는 스키마의 구조는 데이터가 캡처될 때 정의되지 않습니다. 이는 신중한 설계 없이 모든 데이터를 저장할 수 있음을 의미하며, 데이터의 향후 사용을 알 수 없는 경우에 특히 유용합니다. 데이터의 예로 소셜 미디어 콘텐츠, IoT 디바이스 데이터 및 모바일 앱의 비관계형 데이터가 있습니다.

조직에는 일반적으로 데이터 분석을 위해 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스가 모두 필요합니다. AWS Lake Formation과 Amazon Redshift가 데이터 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

데이터 처리

데이터가 준비되면 분석 쿼리에서 정확한 결과를 얻을 수 있도록 데이터를 변환하고 구성해야 합니다. 이를 위한 다양한 데이터 처리 옵션이 있습니다. 데이터 처리에 사용할 수 있는 컴퓨팅 및 분석 리소스에 따라 접근 방식을 선택합니다.

중앙 집중식 처리
모든 처리는 모든 데이터를 호스팅하는 전용 중앙 서버에서 이루어집니다.

분산 처리
데이터는 서로 다른 여러 서버에 분산되고 저장됩니다.

배치 처리
데이터 조각은 시간 경과에 따라 누적되고 배치로 처리됩니다.

실시간 처리
데이터는 지속적으로 처리되며 컴퓨팅 태스크는 몇 초 만에 끝납니다.

데이터 정리

데이터 정리에는 중복, 불일치 또는 잘못된 형식과 같은 오류에 대한 스크럽이 포함됩니다. 또한 데이터 정리는 분석을 위해 원치 않는 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다.

데이터 분석

이 단계에서 원시 데이터가 실행 가능한 인사이트로 변환됩니다. 다음은 네 가지 유형의 데이터 분석입니다.

1. 기술 분석
데이터 사이언티스트는 데이터를 분석하여 데이터 환경에서 무슨 일이 일어났는지 또는 무슨 일이 일어나고 있는지 파악합니다. 파이 차트, 막대 차트, 선 그래프, 테이블 또는 생성된 내러티브와 같은 데이터 시각화를 특징으로 합니다.

2. 진단 분석
진단 분석은 문제가 발생한 이유를 이해하기 위한 심층 분석 또는 상세한 데이터 분석 프로세스입니다. 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝, 상관 관계 등의 기술을 특징으로 합니다. 이러한 각 기술에서 원시 데이터를 분석하기 위해 여러 데이터 작업과 변환이 사용됩니다.

3. 예측 분석
예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세에 대한 정확한 예측을 수행합니다. 기계 학습, 예측, 패턴 일치 및 예측 모델링과 같은 기술을 특징으로 합니다. 이러한 각 기술에서 컴퓨터는 데이터의 인과 관계 연결을 리버스 엔지니어링하도록 훈련됩니다.

4. 처방 분석
처방 분석은 예측 데이터를 한 단계 발전시킵니다. 일어날 가능성이 있는 일을 예측할 뿐만 아니라 그 결과에 대한 최적의 응답을 제안합니다. 다양한 선택 사항의 잠재적 영향을 분석하고 최상의 조치를 제안할 수 있습니다. 그래프 분석, 시뮬레이션, 복잡한 이벤트 처리, 신경망 및 권장 사항 엔진을 특징으로 합니다.

다른 데이터 분석 기술로 무엇이 있나요?

자연어 처리

자연어 처리는 컴퓨터가 말과 문자로 된 인간의 언어를 이해하고 응답하도록 하는 기술입니다. 데이터 분석가는 이 기술을 사용하여 구술한 기록, 음성 명령 및 채팅 메시지와 같은 데이터를 처리합니다.

텍스트 마이닝

데이터 분석가는 텍스트 마이닝을 사용하여 이메일, 트윗, 연구 및 블로그 게시물과 같은 텍스트 데이터의 추세를 파악합니다. 뉴스 콘텐츠, 고객 피드백 및 고객 이메일을 정렬하는 데 데이터 마이닝을 사용할 수 있습니다.

센서 데이터 분석

이상치 분석

데이터 분석을 자동화할 수 있나요?

예, 데이터 분석가는 프로세스를 자동화하고 최적화할 수 있습니다. 자동화된 데이터 분석은 컴퓨터 시스템을 사용하여 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 분석 태스크를 수행하는 방식입니다. 이러한 메커니즘은 복잡성이 다양합니다. 즉, 간단한 스크립트 또는 코드 줄에서 데이터 모델링, 기능 검색 및 통계 분석을 수행하는 데이터 분석 도구에 이르기까지 다양합니다.

예를 들어, 사이버 보안 회사는 자동화를 사용하여 방대한 웹 활동에서 데이터를 수집하고 추가 분석을 수행한 다음 데이터 시각화를 사용하여 결과를 보여주고 비즈니스 결정을 지원할 수 있습니다.

데이터 분석을 아웃소싱할 수 있나요?

예, 회사는 데이터 분석을 위해 외부 도움을 받을 수 있습니다. 데이터 분석을 아웃소싱하면 경영진이 비즈니스의 다른 핵심 운영에 집중할 수 있습니다. 전담 비즈니스 분석 팀은 해당 분야의 전문가입니다. 그들은 최신 데이터 분석 기술을 알고 있으며 데이터 관리의 전문가입니다. 즉, 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행하고, 패턴을 식별하고, 미래 추세를 성공적으로 예측할 수 있습니다. 그러나 아웃소싱 시 지식 이전 및 데이터 기밀성으로 인해 비즈니스 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 분석으로 고객 인사이트 향상

다음과 같은 다양한 고객 데이터 소스의 데이터 세트에 대해 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

• 타사 고객 설문조사
• 고객 구매 로그
• 소셜 미디어 활동
• 컴퓨터 쿠키
• 웹 사이트 또는 애플리케이션 통계

분석을 통해 고객 선호도, 웹 사이트의 인기 페이지, 고객이 탐색하는 데 걸리는 시간, 고객 피드백, 웹 사이트 양식과의 상호 작용과 같은 숨겨진 정보를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객의 요구에 효율적으로 대응하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

사례 연구: Nextdoor가 데이터 분석을 사용하여 고객 경험을 개선한 방법

Nextdoor는 신뢰할 수 있는 연결과 유용한 정보, 상품, 서비스의 교환을 위한 이웃 허브입니다. 지역 사회의 힘으로 Nextdoor는 사람들이 더 행복하고 의미 있는 삶을 살 수 있도록 돕습니다. Nextdoor는 Amazon 분석 솔루션을 사용하여 고객 참여와 권장 사항의 효율성을 평가했습니다. 데이터 분석을 통해 고객은 더 나은 연결을 구축하고 실시간으로 관련성이 더 높은 콘텐츠를 볼 수 있었습니다.

효과적인 마케팅 캠페인을 알려주는 데이터 분석

데이터 분석은 마케팅, 제품 개발, 콘텐츠 생성 및 고객 서비스에서 추측을 없앱니다. 이를 통해 기업은 대상 콘텐츠를 배포하고 실시간 데이터를 분석하여 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 기술 분석의 개념 분석은 또한 마케팅 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 타겟팅, 메시지 및 크리에이티브는 모두 실시간 분석을 기반으로 조정할 수 있습니다. 분석은 전환을 늘리고 광고 낭비를 줄이기 위해 마케팅을 최적화할 수 있습니다.

사례 연구: Zynga가 데이터 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 강화한 방법

Zynga는 Words With Friends, Zynga Poker, FarmVille 등의 인기 게임을 출시한 세계에서 가장 성공한 모바일 게임 회사 중 하나입니다. 전 세계에서 10억 명이 넘는 플레이어가 이들 게임을 설치했습니다. Zynga의 수익은 인앱 구매에서 나오므로 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 실시간 게임 내 플레이어 행동을 분석하여 보다 효과적인 게임 내 마케팅 캠페인을 계획합니다.

데이터 분석으로 운영 효율성 향상

기업은 데이터 분석을 통해 프로세스를 간소화하고 손실을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다. 예측 유지 보수 일정, 최적화된 직원 명단, 효율적인 공급망 관리는 비즈니스 성과를 기하급수적으로 향상시킬 수 있습니다.

사례 연구: BT Group이 데이터 분석을 사용하여 운영을 간소화한 방법

BT Group은 180개국의 고객에게 서비스를 제공하는 영국 최고의 통신 및 네트워크입니다. BT Group의 네트워크 지원 팀은 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 네트워크에서 영국 전역에서 이루어진 통화를 실시간으로 확인했습니다. 네트워크 지원 엔지니어와 오류 분석가는 시스템을 사용하여 네트워크의 문제를 발견하고 대응하며 성공적으로 해결합니다.

사례 연구: Flutter가 데이터 분석을 사용하여 게임 운영을 가속화한 방법

Flutter Entertainment는 세계 최대의 온라인 스포츠 및 게임 제공업체 중 하나입니다. 그들의 임무는 안전하고 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 1,400만 명이 넘는 고객에게 엔터테인먼트를 제공하는 것입니다. 지난 몇 년 동안 Flutter는 대부분의 소스 시스템에서 점점 더 많은 데이터를 수집했습니다. 볼륨과 지연 시간의 조합으로 인해 지속적인 문제가 발생합니다. Amazon Redshift는 Flutter가 늘어나는 요구 사항과 일관된 최종 사용자 경험에 맞게 확장할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 제품 개발 정보 제공

조직은 데이터 분석을 사용하여 제품 개발을 위한 새로운 기능을 식별하고 우선순위를 지정합니다. 그들은 고객 요구 사항을 분석하고, 더 짧은 시간에 더 많은 기능을 제공하고, 더 빠르게 신제품을 출시할 수 있습니다.

사례 연구: GE가 데이터 분석을 사용하여 제품 제공을 가속화한 방법

GE Digital은 General Electric의 자회사입니다. GE Digital은 다양한 업종에서 많은 소프트웨어 제품과 서비스를 보유하고 있습니다. Proficy Manufacturing Data Cloud라는 제품이 있습니다. Amazon Redshift는 고객에게 더 많은 기능을 제공할 수 있게 데이터 변환 및 데이터 지연 시간을 크게 개선할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 데이터 작업 조정 지원

데이터 분석은 마이그레이션, 준비, 보고 및 통합과 같은 여러 데이터 태스크에 자동화를 도입합니다. 수동의 비효율성을 제거하고 데이터 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 공수를 줄입니다. 이는 조정을 지원하고 새로운 아이디어를 빠르게 확장할 수 있도록 합니다.

사례 연구: FactSet이 데이터 분석을 사용하여 클라이언트 통합 프로세스를 간소화한 방법

FactSet의 사명은 콘텐츠와 분석 모두를 위한 최고의 개방형 플랫폼이 되는 것입니다. 데이터 이동에는 대규모 프로세스, 클라이언트 측의 여러 팀원, FactSet 측의 여러 개인이 포함됩니다. 문제가 있을 때마다 프로세스의 어느 부분에서 데이터 이동이 잘못되었는지 파악하기 어려웠습니다. Amazon Redshift는 프로세스를 간소화하고 FactSet의 클라이언트가 더 빠르게 조정하고 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 데이터를 가져올 수 있도록 지원했습니다.

AWS는 데이터 분석에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?

AWS는 포괄적이고 안전하며 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 분석 서비스를 제공합니다. AWS 분석 서비스는 모든 데이터 분석 요구 사항에 부합하며 모든 규모와 산업의 조직이 데이터로 비즈니스를 재창조하도록 지원합니다. AWS는 데이터 이동, 데이터 스토리지, 데이터 레이크, 빅 데이터 분석, 기계 학습 등 최고의 가격 대비 성능을 제공하는 목적별 서비스를 제공합니다.

• Amazon Kinesis Data Analytics는 Apache Flink를 통해 실시간으로 스트리밍 데이터를 변환하고 분석할 수 있는 간소화된 방법입니다. 고급 분석을 위해 스트리밍 데이터를 필터링, 집계 및 변환하는 기본 기능을 제공합니다.

• Amazon Redshift를 사용하면 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스 및 데이터 레이크에서 엑사바이트 규모의 정형 데이터 및 반정형 데이터를 쿼리하고 결합할 수 있습니다.

• Amazon QuickSight는 클라우드용 구축형 확장 가능한 서버리스의, 임베드 가능 기계 학습 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 서비스입니다. QuickSight를 사용하면 기계 학습 기반 인사이트가 포함된 대화형 BI 대시보드를 쉽게 만들고 게시할 수 있습니다.

• Amazon OpenSearch Service를 사용하면 대화형 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링, 웹 사이트 검색 등을 쉽게 수행할 수 있습니다.

다음을 사용하여 디지털 트랜스포메이션 여정을 시작할 수 있습니다.

• AWS Data Lab – 데이터 및 분석 이니셔티브를 가속화하기 위한 고객과 AWS 기술 리소스 간의 공동 엔지니어링 계약입니다.

데이터 분석이란 무엇일까?

본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글을 쓴 Dionysia Lemonaki는 코딩 교육 커뮤니티에서 '테크니컬 라이터(Technical writer)'로 활동하고 있으며, 웹 개발, 데이터 과학, 보안 등에 관한 여러 콘텐츠를 작성하고 있습니다. 이번 글은 최근 주목받는 데이터 분석에 관해 살펴보고, '왜 데이터 분석이 중요한 것인지'에 대해 알아보고 있습니다. 또한 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지도 설명하고 있습니다.

데이터 분석

오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양은 방대하지만, 이 모든 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 사용해야 할까요? 그리고 데이터는 의미하는 바를 어떻게 이해할 수 있을까요?

데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 않고 분석하지 않는다면 별다른 가치를 얻을 수 없습니다. 데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터에서 의미를 도출하며 데이터의 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화를 담당합니다.

이 때문에 데이터 분석가의 수요는 매우 높으며 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇인지 살펴보고, 왜 모두가 데이터 분석이 중요하다고 말하고 있는지 알아보겠습니다. 또한 데이터 분석 프로세스를 단계별로 자세히 알아보고, 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.

데이터란 무엇인가? 데이터의 의미와 정의

데이터는 특정 사실이나 정보의 집합을 의미합니다. 데이터는 의사 결정과 계획 수립뿐만 아니라 스토리 텔링에도 매우 중요합니다.

다음과 같이 데이터의 유형을 크게 두 가지로 나누고 있습니다.

정성 데이터는 숫자가 아닌 데이터로, 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오가 여기에 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 측정하거나 계산할 수 없습니다. 대신, 사람들이 특정한 대상을 어떻게 느끼는지 알려줍니다. 이는 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식뿐만 아니라 편견까지 포함합니다. '무엇을', '왜', '어떻게'와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며, 서술형으로 기록되는 데이터입니다.

정량적 데이터는 숫자로 표현되며, 주로 관찰, 설문조사 또는 사용자 인터뷰를 통해 수집합니다. 이러한 유형의 데이터는 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있습니다. 이는 숫자의 크기에 관한 것이며, 수량과 평균 같은 수치를 포함합니다. '얼마나 많이', '얼마나 자주', '얼마나 오래'와 같은 질문에 답하는 것이 목적입니다. 정량적 데이터를 수집하고, 분석하고, 해석하는 행위를 통계 분석 수행이라고 합니다. 통계 분석은 데이터의 기본 패턴과 추세를 파악하는 데 유용합니다.

데이터 분석이란 무엇인가? 초보자를 위한 정의

데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.

이러한 통찰력은 기업이나 조직의 발전에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 기술 분석의 개념 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익을 증대로 이어지는 조처를 하도록 도움을 줍니다.

데이터 분석의 핵심은 트랜드를 식별하고 예측하며, 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상관관계를 파악하여 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다.

데이터 분석은 기술 분석의 개념 왜 중요할까?

데이터는 지식과 같습니다. 이는 데이터 분석이 모든 기업에 필수적이라는 것을 의미합니다. 관리, 회계, 물류, 마케팅, 디자인, 엔지니어링 등 모든 분야에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터를 탐색하고, 데이터에 컨텍스트와 의미를 부여하는 것이 왜 중요한지 알아보겠습니다.

데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선

데이터를 분석하여 경쟁업체를 이해하고, 제품 및 서비스를 현재 시장의 요구사항에 맞출 수 있습니다. 또한, 제품과 서비스에 가장 적합한 청중과 인구 통계를 도출하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 효과적인 가격 전략을 세우고 제품과 서비스의 수익성을 확보할 수 있습니다. 캠페인 타깃을 명확하게 지정하고, 청중에게 더 빠르고 효과적으로 도달하기 위해 어떤 광고와 콘텐츠를 사용해야 하는지도 알 수 있습니다.

제품이나 서비스에 적합한 잠재고객이 누구인지 안다는 것은 전반적인 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 즉, 보다 고객지향적이고 고객의 요구에 맞춘 솔루션을 제공할 수 있습니다. 기본적으로 적절한 정보와 도구를 사용하면 제품이나 서비스의 가치와 품질을 파악할 수 있습니다. 또한 제품이나 서비스가 고객의 문제를 해결하는 데 도움이 되는지 확신할 수 있습니다. 이는 결국 비용 절감과 시간 절약으로 이어지기 때문에 제품 개발 단계에서 특히 중요합니다.

데이터 분석은 성공과 성과를 측정한다

데이터를 분석하면 여러분의 제품과 서비스가 경쟁사와 비교하여 시장에서 얼마나 경쟁력이 있는지 측정할 수 있습니다.

먼저, 과거에 가장 큰 성공을 거두고 원하는 결과를 얻은 영역이 어디인지, 즉 나의 기술 분석의 개념 강점을 파악할 수 있습니다. 그리고 어려움에 부닥친 취약한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 문제가 실제로 발생하기 전에 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있습니다. 따라서 사전에 적절한 조치를 하고 문제가 발생하지 않도록 예방할 수 있습니다.

데이터를 분석하면 앞으로 더 집중해야 할 것과 덜 집중해야 할 영역이 어디인지 파악할 수 있습니다. 여러 영역의 성과 달성도를 한눈에 들어오는 표로 만들어 목표를 설정하고 더 나은 기회를 찾아낼 수 있습니다.

데이터 분석은 문제 해결에 도움을 준다

관련성 있고 올바르며 정확한 데이터에 대한 데이터 분석을 수행함으로써 어떻게 하면 정보에 입각한 올바른 결정을 내릴 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 분석은 더 나은 통찰력을 갖는 것을 의미하며, 이는 의사 결정을 개선하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것이 조직의 성장에 도움을 줄 것입니다.

데이터를 분석하지 않거나 데이터가 부족하다면 비즈니스가 성장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 지금 여러분이 이와 같은 상황에 있다면, 데이터 분석을 통해 기술 분석의 개념 효과적인 미래 전략 수립에 도움을 받을 수 있습니다. 여러분의 사업이 성장하고 있다면, 데이터 분석을 통해 더욱 빠른 성장을 달성할 수 있습니다.

잠재력을 최대한 발휘하고 고객 유지율 향상, 신규 고객 발굴, 더욱 훌륭한 고객 경험 제공과 같은 다양한 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 분석 프로세스 개요

1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별

데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. 많은 양의 데이터를 수집하기 전에 실제로 데이터 분석을 수행하는 이유를 먼저 생각하는 것이 중요합니다.

  • 여러분이 해결하려는 문제는 무엇인가요?
  • 데이터 분석의 목적은 무엇인가요?
  • 이를 통해 무엇을 하려 하나요?
  • 무엇을 달성하고 싶나요?
  • 최종 목표는 무엇인가요?
  • 분석을 통해 무엇을 얻고자 하나요?
  • 데이터 분석이 왜 필요한가요?

이 단계에서는 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트가 가장 중요합니다. 답을 구하고자 하는 질문을 도출하고 장단기 비즈니스 목표를 정의하는 것으로 시작하세요. 분석에 무엇이 필요한지, 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 어떤 데이터를 추적하고 측정하고 싶은지 파악하고, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 생각해보세요.

2단계: 원시 데이터 수집

다음 단계는 수집하려는 데이터 유형이 정성적(비수치적, 설명적)인지 정량적(숫자적)인지 분류하는 것입니다. 데이터를 수집하는 방법과 수집하는 소스는 정성적인지 정량적인지에 따라 달라집니다.

다음과 같은 방법으로 관련성 있고 적절한 데이터를 수집할 수 있습니다.

  • 사용자 그룹, 설문 기술 분석의 개념 조사, 양식, 설문지, 내부 문서, 기업에서 이미 수행한 인터뷰 결과
  • 고객 리뷰와 고객 만족도에 대한 피드백
  • 거래 및 구매 내역 기록, 비즈니스 재무 또는 마케팅 부서에서 만든 자료와 및 재무 수치 보고서
  • 회사에서 사용하는 CRM(고객 관계 관리 시스템)
  • 웹사이트 및 소셜 미디어 활동과 월간 방문자를 현황 모니터링
  • 소셜 미디어 고객 참여를 모니터링
  • 자주 검색되는 키워드와 검색어 추적하기
  • 사람들이 어떤 광고가 자주 클릭하는지 확인하기
  • 고객 전환율 확인하기
  • 이메일 오픈율을 확인하기
  • 타사 서비스를 사용하여 회사의 데이터를 경쟁업체와 비교하기
  • 데이터베이스 쿼리
  • 공개 데이터 세트를 웹 스크래핑을 통해 수집. 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터와 콘텐츠를 추출하고 수집하는 행위입니다.

3단계: 데이터 정제

하나 이상의 소스에서 데이터를 수집하고 나면, 해당 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 필요한 데이터를 모두 수집했는지, 중요한 데이터가 누락되었는지 확인하는 것도 중요합니다.

다양한 소스에서 데이터를 수집했다면 데이터가 구조화되지 않았을 수 있습니다. 구조화되지 않은 원시 데이터는 사용할 수 없습니다. 그리고 모든 데이터가 반드시 좋은 데이터는 아닙니다. 데이터 정제는 데이터 분석 프로세스에서 가장 중요한 부분이며, 데이터 분석가가 대부분의 시간을 여기에 할애합니다.

데이터는 정제되어야 합니다. 즉, 오류를 수정하고 데이터를 가다듬고 정렬해야 합니다. 이는 다음과 같은 작업을 포함합니다.

    (비정상적으로 크거나 작은 값) 찾기
  • 오타 수정
  • 데이터 오류 제거
  • 중복 데이터 제거
  • 형식의 불일치 수정
  • 누락된 값을 확인하거나 잘못된 데이터 수정
  • 일관성이 떨어지는 데이터 수정
  • 관련성이 없는 데이터와 분석에 유용하지 않거나 필요하지 않은 데이터 제거하기

이 단계를 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 정확하고 적합한 데이터에 초점을 맞추어 분석을 수행할 수 있습니다. 관련이 없거나 잘못된 데이터를 사용한다면 데이터 분석에 부정적인 영향을 미치며, 분석 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서, 최종 분석의 정확도는 본 단계에서 좌우됩니다.

4단계: 데이터 분석

다음 단계는 1단계에서 정의했던 질문과 목표에 따라 데이터를 분석하는 것입니다. 비즈니스의 목표와 방향성에 따라 네 가지 다른 데이터 분석 기술이 사용됩니다.

  • 기술적 분석(Descriptive Analysis): 분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계입니다. 수집된 데이터를 요약하며, "무슨 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중합니다.
  • 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터를 사용하여 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계입니다. "왜 이런 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
  • 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트랜드를 감지하고 예측하는 단계이며 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 줍니다. “앞으로 어떤 일이 벌어질까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
  • 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 위 세 단계에서 얻은 모든 인사이트를 하나로 모아 앞으로 다가올 일에 대한 대비책을 세우고 실행 가능한 계획을 수립하는 단계입니다. "무엇을 해야 할까?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.

5단계: 결과 공유

마지막 단계는 결과를 해석하는 것입니다. 이 단계에서는 일반적으로 데이터 시각화 도구를 사용하여 보고서, 차트, 그래프, 대화형 대시보드를 생성하게 됩니다.

이 모든 것은 이해 관계자와 회사의 경영진 및 의사 결정자에게 여러분이 분석한 내용과 결과를 효과적으로 공유하는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석가는 스토리텔러이며, 훌륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 됩니다. 데이터를 취합하고 내러티브를 만들어 명확하고 직관적이며 간결하게 결과를 제시해야 합니다.

이 단계는 의사 결정과 회사의 향후 비즈니스에 영향을 미칩니다.

데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까?

수학과 통계 대한 좋은 이해

데이터 분석가에게 필요한 수학 지식은 어떤 일을 기술 분석의 개념 하느냐에 좌우됩니다. 어떤 일은 다른 일보다 더 많이 수학이 필요할 수 있습니다. 수학 박사가 될 필요는 없지만, 최소한 수학의 기초를 이해하고 기본적인 지식이 있다면 큰 도움이 됩니다.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 수학 과정입니다.

데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하며, 패턴을 파악하고, 데이터에서 결론을 도출하기 위해 통계와 확률에 대한 충분한 지식이 필요합니다.

통계의 기본을 다지고 나면 다음과 같은 고급 과정으로 넘어갈 수 있습니다.

SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식

데이터 분석가는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하며 데이터를 추출하는 방법을 알아야 합니다. 데이터베이스는 데이터를 전자 저장소에 저장해 놓은 것이며, 여기에서 원하는 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스는 일정한 형식을 가지고 있으며, 저장된 모든 데이터는 사전에 정의한 관계를 통해 연결됩니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스를 조회하고 상호 작용하는 데 사용되는 언어입니다.

SQL 쿼리를 작성하여 데이터에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 작업을 수행할 수 있습니다.

SQL을 배우려면 다음 자료를 확인해보세요.

프로그래밍 언어 지식

데이터 분석가가 프로그래밍 언어를 다룬다면 데이터베이스에서 조회한 데이터의 구조를 바꾸고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 대표적인 두 언어는 파이썬과 R입니다.

파이썬은 범용 프로그래밍 언어이며, 영어와 유사한 구문으로 초보자에도 쉽게 시작할 수 있습니다. 또한, 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 파이썬은 기술 분석의 개념 Pandas 및 NumPy와 같은 데이터 조작과 Matplotlib와 같은 데이터 시각화를 위한 풍부한 패키지 및 라이브러리를 제공합니다.

파이썬을 시작하려면 다음과 같은 초보자를 위한 파이썬 과정을 살펴보세요. 언어의 기본적인 내용을 이해하면 Pandas, NumPy 및 Matplotlib과 같은 라이브러리에 대해 배울 수 있습니다.

이러한 라이브러리 사용법을 배울 수 있는 링크입니다.

R은 통계 및 데이터 분석에 사용되는 언어입니다. 즉, 파이썬처럼 초보자에게 친절하지 않습니다. R을 배우기 위한 유용한 링크를 소개합니다.

데이터 시각화 도구에 대한 지식

데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 해석하고 표현하는 것입니다. 시각화를 사용하면 그래프, 차트, 대화형 대시보드 등을 생성하고 다른 팀 구성원과 중요한 이해 관계자에게 쉽게 공유할 수 있습니다.

데이터 기술 분석의 개념 시각화 도구는 기본적으로 데이터로 이야기를 전달하고 의사 결정을 내리는 데 필요한 작업물을 만드는 데 사용됩니다. 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나는 타블로(Tableau)입니다.

타블로를 배우려면 다음 과정을 확인해보세요.

엑셀 지식

엑셀은 데이터 분석에 사용되는 가장 필수적인 도구 중 하나입니다. 데이터를 저장하고, 구조와 형식을 갖추며, 계산을 수행하고, 데이터를 요약하고, 트랜드를 파악하고, 데이터를 카테고리로 나누고, 보고서를 만드는 데 사용됩니다. 엑셀을 사용하여 차트와 그래프를 만들 수도 있습니다.

엑셀 사용법을 익히려면 다음 과정을 확인하세요.

결론

지금까지 데이터 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 현장에 뛰어드는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴봤습니다. 본 가이드가 데이터 분석을 위한 여러분의 여정에 도움이 되었기를 바랍니다.


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