데이터 분석가란 어떠한 직군이며 데이터 분석 時 무엇이 가장 우선돼야하는가?(feat. 엑셀 vs 파이썬)

데이터 분석가란?

1. 비즈니스 분석가

• 비즈니스 문제를 이해하고 해결
• 비즈니스 프로세스 및 요구사항 파악
• 업무 프로세스 개선, 비즈니스 모델 분석, 요구사항 관리

2. 프로덕트 분석가

• 제품/서비스 성과 평가 및 개선
• 사용자 행동 및 제품 성능 관련 데이터 분석
• A/B 테스트, 사용자 경로 분석 담당

3. BI 분석가

• 내부 데이터 시각화
• BI툴을 활용하여 대시보드 제작

4. 데이터 분석가

• 정형 데이터 분석
• DB에서 데이터 추출, 정제, 시각화
• SQL, Excel, 데이터 시각화 등을 활용

5. 데이터 사이언티스트

• 데이터를 활용하여 예측, 패턴 발견, 복잡한 분석 수행
• 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술 활용
• 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 및 해석

데이터 전처리와 시각화는 왜 해야할까?

● 내 생각

데이터 분석가란 분석한 내용을 바탕으로 유관부서들과 커뮤니케이션하며
특정 의사결정에 도움을 주는 직무이다보니
이해관계자들에게 내용을 보다 잘 전달하기위해서
시각화를 잘 해야할 필요가 있을 것이다.
 

● 튜터님의 의견

데이터는 '설득'을 하기위해서 필요하다.
설득을 잘 하려면 데이터를 잘 전달해야한다.
데이터를 잘 전달하기위한 방법 중 하나로 시각화가 있다.
시각화를 할 때 목적에 맞게 데이터를 전처리해야한다.
so 시각화와 전처리를 하기 前
데이터를 가지고서 무엇을 할 것인지에 대해 고민해야한다.
다시말해 목적성을 가져야 하는 것이다.

목적성을 지녔을때 데이터 전달에 대한 효과가 증가한다.


'전처리를 어떻게 할 것인가?' 에 대한 질문보다는
'무엇을 하기위해 ~~한 형태의 데이터가 필요하다.' 에대한 이야기가 먼저 오고가야한다.
다시 말해 방향성을 잃으면 안 된다.

 

데이터 전처리

데이터 전처리는 왜 해야할까?
데이터 분석을 하기위해서는
데이터들간에 규칙성을 찾아서 데이터를 원하는 값으로 통일시켜야 하기때문이다.
 
어떻게 전처리 할 수 있을까?
Excel vs Python

Excel과 Python 모두 활용할 수 있지만
처리해야할 데이터가 많을 경우 Python을 활용한다.
아래 다섯가지 이유에서다.

1. 자동화와 프로그래밍 기능 有
2. 대용량 데이터 처리 가능함
3. 복잡한 데이터 처리 및 분석 가능함
4. 확장성과 유연성 good
5. 버전 관리 가능함