이번 포스팅에서는 데이터 분석 프로세스 와 관련된 일반적인 단계를 처음부터 끝까지 개괄적으로 안내합니다. 그런 다음 후속 포스팅에서는 각 단계를 차례로 수행하고 데이터 세트에서 이를 수행합니다.
실제 프로세스를 확인하고, 자신의 프로젝트에 사용할 실행 가능한 코드를 얻을 수 있습니다.
데이터 분석 목표 정의
데이터 분석의 첫 단계는 데이터로부터 알고자 하는 분석 목표를 명확하게 이해하고, 정의해야 합니다.
- 어떤 질문에 대한 답을 구하려고 데이터 분석을 합니까?
- 어떤 데이터를 갖고 있나요?
- 어떤 통찰력을 발견하려고 합니까?
- 분석 범위를 정의해야 합니다.
데이터 수집
분석을 위한 데이터세트를 얻습니다. 여기에는 CSV 파일, Excel 스프레드시트, 데이터베이스, API 또는 웹 스크래핑과 같은 다양한 유형 및 소스로부터 데이터를 가져옵니다.
데이터 탐색
데이터세트를 탐색하여 해당 구조와 내용에 대해 이해를 해야 합니다.
- 데이터 Key 확인
- head() 또는 Sample() 함수를 사용하여 처음 몇 개의 데이터 관찰
- 데이터 유형 및 데이터 분포 확인
- 결측치 확인
- 범주형 열의 고유 값 탐색
- explain()을 활용한 요약 통계 생성
데이터 전처리
데이터 품질과 일관성을 보장하기 위해 데이터를 전처리합니다.
- 결측치 처리(Ex. 대체 또는 제거)
- 데이터 중복 처리
- 필요에 따른 데이터 유형 변환
- 데이터 불일치 혹은 오류 수정
데이터 시각화
데이터에 대한 통찰력을 얻기 위해 시각화를 이용합니다. Matplotlib, Seaborn 또는 Plotly와 같은 라이브러리를 사용하여 플롯, 차트 및 그래프를 생성합니다.
- 데이터 분포 확인을 위한 히스토그램 및 막대 그래프
- 변수 간 관계 확인을 위한 산점도
- 이상값 식별을 위한 상자 그림
- 상관관계 분석을 위한 히트맵
Feature Engineering
새로운 feature를 생성하거나 기존 feature를 변환하여 데이터세트의 예측력을 향상할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 범주형 변수 인코딩(Ex. one-hot encoding)
- 수치형 변수 스케일 조정(Ex. 표준화 또는 정규화)
- 텍스트 또는 날짜 변수에서 관련 정보 추출
- 상호 작용 변수 생성
통계 분석
특정 가설에 답하기 위해 통계 테스트나 분석을 수행합니다.
- 가설 검정을 위한 T-검정, ANOVA, 카이제곱 검정 등
- 상관관계 분석
- 예측 모델링을 위한 회귀 분석
기계 학습
예측 모델링을 수행할 경우, 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다.
- 적절한 기계 학습 알고리즘 선택
- 정확도, 정밀도, 재현율 또는 F1 점수와 같은 지표를 사용한 모델 성능의 학습과 평가
hyper parameter 미세 조정 및 반복
모델의 결과에 따라 분석 프로세스를 반복하고, 접근 방식을 개선하고, 모델의 매개변수를 조정하고, 새로운 질문이나 가설을 탐색해야 할 수도 있습니다.
- 모델 성능을 향상시키기 위한 매개변수 미세 조정
- 교차 검증을 사용하여 모델의 일반화 성능 평가
솔루션 제시
데이터 분석 결과를 해석합니다. 분석 프로세스를 문서화하고, 분석을 요약하는 보고서나 프리젠테이션을 작성합니다.
배포
분석을 통해 즉시 생산 가능한 솔루션(Ex. 예측 모델)이 탄생했다면, 이를 실제 운영 환경에 배포해야 합니다.
결론
위의 단계를 따르면 능숙한 데이터 분석가가 될 수 있습니다. 많은 연습과 반복을 거치면 완벽해진다는 점을 꼭 기억하시기 바랍니다. 주저하지 말고, 데이터를 탐색하고 실험하고 배워보시기 바랍니다.
다음 포스팅에서는 각 단계별 접근 방법에 대해 자세히 알아 보겠습니다. 첫번째 단계에 대해 학습을 원하시면, 데이터분석을 위한 목표 정의 포스팅을 참고하시면 됩니다.
감사합니다.