1.3 구체적으로 데이터 분석을 하려면 뭐부터 할까?

 

데이터 과학과 데이터 과학자의 역할은 화학과 화학자의 관계와 비교될 수 있다. 두 분야 모두 복잡한 시스템에 대한 깊은 이해와 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 포함한다.

화학자가 실험을 설계하고 데이터를 분석하기 위해 화학 반응 및 프로세스에 대한 지식을 사용하는 것처럼, 데이터 과학자는 통계, 기계 학습 및 데이터 시각화에 대한 전문 지식을 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력을 추출합니다. 또한 이러한 통찰력을 이해 관계자에게 명확하고 간결하게 전달할 수 있어야 합니다.

화학에서 실험은 가설을 테스트하고 이론을 뒷받침하거나 반박하기 위한 데이터를 수집하기 위해 고안되었다. 마찬가지로, 데이터 과학에서는 가설을 지지하거나 반박하고 의사 결정을 알리기 위해 데이터를 수집하고 분석한다. 두 분야 모두 데이터의 한계와 편향 및 오류의 잠재적 원인을 이해하는 것이 중요합니다.

화학자들은 또한 분광학, 크로마토그래피, 현미경을 포함하여 데이터를 분석하고 해석하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용한다. 마찬가지로, 데이터 과학자들은 데이터 시각화, 기계 학습 알고리듬 및 통계 모델과 같은 도구를 사용하여 데이터에서 통찰력을 추출한다. 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하기 위해서는 화학자와 데이터 과학자 모두 이러한 기술에 능숙해야 한다.

화학자가 실험실이나 산업에서 일할 수 있는 것처럼 데이터 과학자는 금융, 의료 및 기술을 포함한 다양한 산업에서 일할 수 있다. 그들은 또한 정부 기관이나 학계에서 일할 수도 있다.

결론적으로, 데이터 과학과 데이터 과학자의 역할은 화학과 화학자의 관계와 비교될 수 있다. 두 분야 모두 복잡한 시스템에 대한 깊은 이해와 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 포함한다. 화학자와 데이터 과학자 모두 데이터에서 통찰력을 추출하고 그 결과를 이해 관계자에게 전달하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용한다.

데이터 분석(data analysis)은 의미 있는 통찰력을 발견하고 의사결정을 지원하기 위한 목적으로 데이터를 수집, 청소, 변형, 모델링 및 시각화하는 과정이다. 그것은 데이터에서 지식과 정보를 추출하기 위해 통계적 방법, 수학적 알고리즘, 데이터 시각화 기술을 사용하는 것을 포함한다.

데이터 분석적 사고 접근법은 명확한 연구 질문의 공식화로 시작하여 몇 가지 주요 단계를 포함한다. 그 다음에는 데이터베이스, 설문조사 및 실험을 포함한 다양한 출처에서 종종 얻은 관련 데이터의 수집이 뒤따른다. 다음 단계는 관련이 없거나 불완전하거나 일관성이 없는 데이터를 제거하는 데이터 정리입니다.

데이터가 정리되고 준비되면 다음 단계는 데이터를 분석할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다. 여기에는 데이터를 집계하거나, 새 변수를 생성하거나, 데이터를 분석에 더 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다.

데이터가 변환되면 다음 단계는 데이터를 분석하기 위한 통계 모델을 구축하는 것입니다. 여기에는 회귀 분석, 가설 검정 또는 기타 통계적 방법을 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 분석 결과는 그래프, 차트 및 기타 시각화 기법을 사용하여 시각화되어 결과에 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 지원한다.

마지막으로, 데이터 분석 결과를 해석하고 의사 결정을 지원하는 데 사용한다. 여기에는 변수 간의 관계에 대한 결론 도출, 미래 사건에 대한 예측 또는 미래 조치에 대한 권고가 포함될 수 있다.

결론적으로, 데이터 분석적 사고는 복잡한 데이터를 이해하고 이해하는 데 필수적인 중요한 기술이다. 데이터 분석가는 체계적이고 체계적인 접근 방식을 사용하여 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 정보에 입각한 의사 결정을 지원할 수 있습니다.