데이터 분석 과정
1. 데이터 분석 과정
- 데이터를 분석하는 목적은 데이터가 포함하고 있는 유용한 정보를 파악하여, 현실 문제를 해결하기 위함입니다.
- 데이터 분석 과정은 다음과 같습니다.
- 1단계 : 문제 정의 및 계획
- 문제가 명확해야 그 문제를 해결하기 위한 데이터가 어떤 것인지를 추정할 수 있습니다.
- 어떤 분석 기법을 적용할 지도 계획할 수 있습니다.
- 문제 정의가 구체적이고 명확할수록 데이터 분석이 방향을 잃지 않고 효과적으로 진행할 수 있습니다.
- 2단계 : 데이터 수집
- 문제가 정의되면, 그 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 파악하고, 데이터를 수집하는 과정을 거칩니다.
- 데이터는 다양한 소스에서 나올 수 있으며, 내부 데이터베이스, 외부 데이터 제공업체, 웹 스크레이핑 등을 통해 수집될 수 있습니다.
- 3단계 : 데이터 정제 및 전처리
- 수집된 데이터를 분석이 가능한 형태로 정돈합니다.
- 누락된 값, 이상치, 중복된 데이터 등을 처리하고 데이터를 표준화하거나 정규화하여, 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
- 4단계 : 데이터 탐색
- 데이터 분석을 위해 정돈된 데이터 자체를 이해하고 파악합니다.
- 이는 데이터의 특징을 이해하고, 모델링에 도움이 됩니다.
- 5단계 : 데이터 분석
- 데이터 탐색 단계에서 파악한 정보를 바탕으로, 보다 심화된 분석을 수행합니다.
- 전통적 통계 분석을 포함하여 군집 분석, 분류 분석, 주성분 분석, 시계열 분석, 머신러닝 등 고급 분석 기법이 동원됩니다.
- 분석 결과에 대한 해석 과정도 포함됩니다.
- 6단계 : 결과 보고
- 데이터 분석과 해석이 마무리 되었다면, 그 내용이 정리되어 보고되어야 합니다.
- 이 때, 주로 데이터 시각화 기술이 사용됩니다.
※ 데이터 시각화(Data Visualization) : 분석 결과를 다양한 그래프 or 그림을 통해 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 표현한 것
2. 정리하며..
- 이러한 단계들은 실제 프로젝트에 따라 다르게 구성될 수 있습니다.
- 또한, 반복적인 과정이며, 결과에 따라 다시 처음으로 돌아가 조정하는 과정이 필요할 수 있습니다.
- 이제 본격적으로 R 프로그래밍에 대해 알아봅시다!
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