데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고, 결론을 도출하며, 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 검사, 정제, 변환 및 모델링하는 과정입니다. 단순히 수치를 계산하는 것이 아닙니다. 올바른 질문을 던지고, 적절한 방법을 선택하며, 결과를 정직하게 해석하는 것입니다.

이 과정은 대개 질문에서 시작됩니다. 우리가 무엇을 배우려고 하는가? 그런 다음 데이터를 수집하고, 정제하고, 분석합니다. 분석가들은 패턴을 찾고, 가설을 검증하고, 모델을 구축합니다. 마지막으로, 비전문가도 이해할 수 있는 방식으로 결과를 전달합니다. 마지막 단계가 종종 가장 어렵습니다.

데이터 분석 유형:

• 구체적으로 무슨 일이 일어났나요?
• 진단: 왜 이런 일이 발생했을까요?
• 예측적: 어떤 일이 일어날 가능성이 높습니까?
• 해결책 제시: 우리는 어떻게 해야 할까요?

분석 도구는 스프레드시트부터 파이썬, R 같은 프로그래밍 언어, 그리고 태블로, 파워BI 같은 전문 플랫폼까지 다양합니다. 하지만 도구가 분석가를 만드는 것은 아닙니다. 판단력이 중요합니다. 훌륭한 분석가는 상관관계가 무의미한지, 표본이 편향되었는지, 그리고 데이터가 특정 결론을 뒷받침하지 않는지 판단할 수 있습니다.