아티클 | 9. 데이터 분석 과정

오늘의 아티클

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데이터 수집부터 분석까지: 데이터 분석의 단계별 과정

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아티클 요약

✅ Summary

데이터 분석의 단계별 과정

• 문제 정의 : 분석의 목적과 범위를 명확히 설정
• 데이터 수집 : 분석에 필요한 데이터를 다양한 출처에서 확보
• 데이터 정제 : 결측값 처리, 중복 제거 등을 통해 데이터 품질을 향상
• 데이터 탐색 (EDA) : 데이터 시각화와 요약으로 패턴과 관계를 파악
• 데이터 분석 및 모델링 : 통계적 분석이나 머신러닝 기법을 활용해 문제 해결
• 결과 해석 및 시각화 : 결과를 명확히 이해하고 시각적으로 전달
• 인사이트 도출 및 의사결정 : 분석 결과를 바탕으로 실행 가능한 전략 제안

 

 

1) 🌟문제 정의

• 가장 중요한 과정, 문제 정의가 잘못되면 뒷 과정이 잘못될 수밖에 없음
• 문제 현상을 이해하고 → 분석의 목적을 정하고 → 해결하려는 문제나 목표를 구체적으로 설정

2) 데이터 수집

• 분석에 필요한 정보를 확보하는 과정
• 웹 크롤링, 내부 데이터, 공공데이터포털, SNS 등 활용

3) 데이터 정제

• 수집된 데이터를 전처리하는 과정
• 데이터가 정확하고 일관성 있도록 전처리
• 중복 데이터 확인 및 제거

4) 데이터 탐색

• 데이터를 시각화하고 인사이트를 얻는 단계
• 데이터에서 패턴을 발견하는 단계

5) 데이터 분석 및 모델링

• 머신러닝 알고리즘, 예측 모델 등을 통해 데이터 분석
• ex) 회귀 분석, 분류, 군집 분석

6) 결과 해석 및 시각화

• 결과를 해석하고 시각화하는 단계
• 보고용으로 이해관계자들이 이해할 수 있도록 시각화
• 의사결정에 활용

7) 인사이트 도출 및 의사결정

• 비즈니스 목표에 도달할 수 있는 Action 제시
• 예상되는 실질적인 비즈니스 성과 제시

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고민해볼 점

❓ 좋은 질문을 설계하기 위해 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인가?

• 질문이 구체적이고, 측정 가능하며, 실행 가능한 목표를 담고 있어야 한다는 점을 어떻게 적용할 수 있을까?
• 잘못된 질문이 데이터 해석 및 결과에 미치는 영향을 줄이기 위한 전략은 무엇인가?

❓ 발견된 패턴이 통계적으로 유의미한지 평가하기 위한 기준은 무엇인가?

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교육운영 PM이 되어 적용해본다면?

 

좋은 질문을 위해 해야 할 것 = SMART 목표 기법

💡 실행 방안

 

SMART 목표 기법 사용

• SMART 목표 = 구체적 + 측정 가능 + 달성 가능 + 할당 가능 + 시간 설정
• Ex) "학습자의 데이터 분석 능력을 향상시킨다"는 모호한 목표 → "3개월 이내에 학습자 중 80%가 데이터 분석 기본 툴을 활용해 통계적 분석을 수행할 수 있게 한다" 로 수정
  • 사전 요구 조사: 교육생의 기대와 현재 역량을 파악하기 위해 설문조사 및 진단 테스트를 실시
  • 데이터 기반으로 교육생을 "기초 트랙", "성장 트랙", "도전 트랙” 으로 분류하여 맞춤형 학습 설계

이전 데이터 분석 사례 활용 → 사전 검증

• 이전 교육 데이터를 기반으로 설정한 질문의 실효성을 테스트(파일럿 데이터 활용)
  • Ex) 과거 프로그램 참여율 데이터를 분석해 "어떤 시간대가 참여율에 영향을 주는가?"를 검증

 

통계적 유의미성 체크 방법

💡 실행 방안

• 샘플 크기 검토
  • 데이터의 개수를 충분히 확보하고 명시하여 결과의 신뢰도를 보장 (Ex. HRD-NET 리뷰 데이터 340개 활용)
• 유의미성 기준 적용
  • 회사 내부의 유의미성 기준이 있다면 우선적으로 적용
  • p-value(유의 확률) 확인 (보통 0.05 이하이면 신뢰성이 있다고 함)
• 결과 해석 시 인과 관계와 상관 관계를 구분
  • 분석 결과에서 단순한 상관 관계를 인과 관계로 잘못 해석하지 않도록 주의
    • Ex) "참여 시간이 긴 학습자가 높은 성과를 낸다"는 상관 관계일 뿐 긴 참여 시간이 성과를 직접적으로 높였다고 단정할 수 없음.
    → 통계적(정량)으로 유의미한 것이 발견되면 정성적 데이터도 교차 검증 해볼 것 🌟