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데이터 분석 작업의 진행 과정-초급

8 분 열독

데이터 분석은 문제를 해결하거나 유용한 정보를 도출하기 위해 데이터를 수집, 정리, 처리, 해석하는 과정입니다.

데이터 분석 작업은 먼저 분석의 목표를 명확히 설정하고, 이를 위해 필요한 데이터를 신뢰할 수 있는 출처에서 수집한 후 데이터 전처리를 통해 결측치나 이상치를 처리하고, 데이터의 일관성을 확보한 뒤 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터의 분포, 경향, 상관관계 등을 파악합니다. 이를 통해 인사이트를 도출하거나 통계적 모델과 머신러닝 모델을 구축하며, 분석 결과를 시각화하여 이해하기 쉽게 표현합니다. 최종적으로 분석 결과를 문서화하고 공유하여 의사결정을 지원하며, 필요 시 추가 피드백을 받아 과정을 반복합니다.

데이터 분석은 단순한 숫자 이상의 가치를 발견해 실질적인 변화를 이끄는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 블로그는 데이터 분석 작업의 대표적인 몇가지 단계와 각 단계에서 유용하게 쓸만한 도구를 소개해 드립니다.

1. 데이터 수집

데이터 분석의 첫 단계는 분석에 사용할 데이터를 준비하는 것입니다. 이 과정은 데이터의 수집, 정제, 그리고 초기 탐색이라는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 각 단계를 철저히 준비해야만 데이터 분석 작업을 성공적으로 수행할 수 있습니다.

1.1 데이터 추출

데이터 추출은 필요한 데이터를 수집하는 과정입니다. 분석에 필요한 데이터는 웹, 데이터베이스, API, 그리고 다양한 형태의 문서 등 여러 소스에서 추출될 수 있습니다. 데이터 추출 단계에서 활용할 수 있는 주요 도구는 다음과 같습니다:

  1. Octoparse: Octoparse는 웹 스크래핑에 특화된 강력한 도구입니다. 코딩이 어려운 분들은 크롤러 템플릿 기능으로 간편하게 인기 웹 사이트 데이터를 추출할 수도 있고 개발자 분들은 커스텀 모드와 API 연동 등 고급 기능으로 원하는 크롤러를 구축할 수 있습니다. 이 도구는 코딩 지식이 없어도 손쉽게 사용할 수 있으며, 드래그 앤 드롭 방식으로 웹사이트의 데이터를 효율적으로 수집할 수 있도록 설계되었습니다. 개인부터 대기업, 코딩을 어려워하는 초보부터 전문가 실력의 개발자까지 모두 사용할 수 있도록 여러 가지 솔루션을 제공합니다.
  2. 리스틀리(Listly): Listly는 간단한 인터페이스와 강력한 기능으로 많은 사용자의 사랑을 받고 있습니다. 복사 붙이기 작업을 효과적으로 할 수 있는 도구이지만 웹 사이트 구조가 복잡해지만 적용이 어려울 수 있습니다.
  3. 해시스크래퍼(Hash Scraper): 해시스크래퍼는 해시태그 기반 데이터 수집에 특화된 도구입니다. 이 도구는 특히 소셜 미디어 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하는 데 강점을 가지고 있습니다. 주로 고정된 몇 가지 템플릿만 사용할 수 있습니다.

1.2 데이터 정제

수집된 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 따라서 데이터를 정리하고, 이상치를 제거하는 등 정제 작업이 필요합니다. 이 단계에서 사용할 수 있는 도구는 다음과 같습니다:

  1. OpenRefine: OpenRefine는 데이터 정제에 특화된 무료 도구입니다. 이 도구는 중복 데이터 제거, 형식 변환, 데이터 구조 변경 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕습니다.
  2. Excel/Google Sheets: Excel과 Google Sheets는 간단한 데이터 정리 작업에 적합한 도구입니다. 특히 한국 사용자들에게 친숙하며, 기본적인 데이터 정제 작업을 수행할 수 있습니다.
  3. Python (Pandas): Python의 Pandas 라이브러리는 대규모 데이터를 처리할 때 매우 효율적입니다. 강력한 데이터 정제 및 분석 기능을 제공하며, 복잡한 데이터 구조를 다룰 때 유용합니다.

2. 데이터 분석

데이터가 준비되면 본격적인 분석 작업을 통해 유의미한 패턴과 인사이트를 도출해야 합니다. 데이터 분석 과정에서는 다양한 기법과 도구를 활용하여 데이터를 심층적으로 탐구할 수 있습니다. 주로 사용되는 도구는 다음과 같습니다:

  1. Python (Scikit-learn): Scikit-learn은 머신러닝과 통계 분석에 적합한 라이브러리입니다. 이 도구는 다양한 알고리즘과 데이터 전처리 기능을 제공하여, 데이터 분석 작업을 효과적으로 지원합니다.
  2. R: R은 통계 분석과 데이터 시각화에 강점을 가진 프로그래밍 언어입니다. 다양한 패키지를 통해 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있으며, 특히 통계 모델링에 적합합니다.
  3. KNIME: KNIME은 프로그래밍 지식 없이도 데이터 분석 워크플로를 구축할 수 있는 시각적 도구입니다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 분석 과정을 설계하고 실행할 수 있습니다.

3. 데이터 시각화

분석 결과를 효과적으로 전달하려면 데이터 시각화가 필수적입니다. 데이터 시각화 도구를 사용하면 복잡한 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 형태로 표현할 수 있습니다. 시각화 과정에서 주로 사용되는 도구는 다음과 같습니다:

  1. Tableau: Tableau는 데이터 시각화에 특화된 도구로, 대화형 대시보드를 제작할 수 있습니다. 데이터의 패턴과 트렌드를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다.
  2. Power BI: Power BI는 Microsoft에서 제공하는 데이터 시각화 도구입니다. 비즈니스 데이터를 기반으로 한 시각화를 지원하며, 사용하기 간편한 인터페이스를 제공합니다.
  3. ggplot2 (R): ggplot2는 R에서 제공하는 강력한 데이터 시각화 패키지입니다. 사용자 정의가 용이하며, 세부적인 그래프 디자인이 가능합니다.

마무리

데이터 분석은 기술적인 측면에서 대략 데이터 준비, 분석, 그리고 시각화라는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 각 단계에서 적합한 도구를 활용하면 분석 작업을 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있습니다. 특히 Octoparse는 웹 데이터를 추출하는 데 있어 매우 강력한 도구로, 효율적으로 데이터를 추출 정제하여 데이터 분석 작업에 더 많은 시간을 쓸 수 있도록 도움을 줍니다.

웹 사이트 데이터를 바로 구조화된 엑셀, CSV, Google Sheets, 데이터베이스로 내보낼 수 있습니다.

자동 인식 기능으로 코딩 없이 간단하게 데이터를 스크래핑할 수 있습니다.

수백 개의 국내외 인기 웹 사이트 스크래핑 템플릿으로 간단하게 데이터를 추출할 수 있습니다.

IP 프록시와 고급 API 기능으로 어떤 웹 사이트나 막힘없이 스크래핑할 수 있습니다.

당신이 원하면 언제든 클라우드 서비스로 데이터 스크래핑을 예약할 수 있습니다.

데이터 분석 작업을 처음 시작하는 사람부터 전문 분석가까지, 자신에게 맞는 도구를 적절히 활용하여 데이터를 탐구하고 유의미한 통찰을 얻을 수 있기를 바랍니다.

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