왜 ‘탐색적 데이터 분석(EDA)’이 중요한가? 분석 프로젝트를 시작할 때, EDA는 ‘지도 없이 떠나는 여행’에 나침반을 쥐어주는 과정과도 같습니다. 데이터의 분포, 이상치, 변수 간 관계를 모른 채 모델링에 돌입하면, 잘못된 가정으로 인해 결과가 왜곡될 수 있습니다. EDA는 통계·시각화·도메인 지식을 접목하여 데이터의 본질을 직관적으로 이해하도록 돕으며, 이후 분석 방향·모델 선택·피처 엔지니어링 전략에 결정적 힌트를 제공합니다.기술적 기반: 통계 기초(평균·분산·분포), 시각화 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Plotly), 상관 분석(Pearson·Spearman), 차원 축소(PCA) 등 기초 ▶ 응용, 예시로 쉽게 이해하기 1. 데이터의 특성과 분포 파악하기 기법 목적 Py..

왜 ‘데이터 수집과 전처리’가 중요한가? “분석 시간의 80%는 전처리에 쓰인다”는 말은 일반적으로 통용됩니다. 잘못 수집된 데이터, 혹은 정제되지 않은 데이터는 멋진 모델도 한순간에 무력화합니다. 데이터 수집·전처리는 분석·머신러닝 파이프라인의 토대이며, 이 단계에서 품질이 결정됩니다.또한 API, 크롤러, ETL 파이프라인 등 기술 스택을 이해해야 ‘재현 가능한 데이터 파이프라인’을 구축할 수 있습니다. 기초 ▶ 응용, 예시로 쉽게 이해하기 1. 데이터 수집 방법 총정리수집 방식 주요 도구/라이브러리 한 줄 팁APIrequests, httpxREST API 문서의 Rate Limit 확인 필수웹 크롤링BeautifulSoup, Selenium동적 페이지는 Selenium, 정적은 BS4로 속도 ↑D..

왜 ‘분석 문제 정의·가설 설정’이 중요한가? 데이터 분석은 결국 “무엇이 문제인가?” 를 정확히 짚어내는 순간부터 시작됩니다. 문제 정의가 흐릿하면 분석은 방향을 잃고, 잘못 세운 가설은 시간을 낭비하게 합니다. 반대로 명확한 문제 정의와 검증 가능한 가설은 분석 속도를 높이고, 인사이트의 질을 극대화 합니다. 이는 통계·실험 설계·비즈니스 도메인 이해가 결합된 기술적 토대 위에서 이루어집니다. 기초 ▶ 응용으로 쉽게 이해하기 1. 비즈니스 문제와 분석 문제 분리·정의하기 단계 질문 예시비즈니스 문제“월 매출이 줄어드는 원인이 무엇인가?”이커머스 3월 매출이 전년 동월 대비 12% 감소분석 문제“어떤 고객 세그먼트가 구매 빈도·AOV가 감소했는가?”VIP 등급 고객의 방문·결제 전환률 추세 분석TIP:..

왜 데이터 분석이 사용되고 기반이 되는 기술적 이해는 무엇인가? 현대 사회에서 데이터 분석은 기업과 조직의 경쟁력을 높이기 위한 필수적인 요소가 되었습니다. 다양한 산업 분야에서 수많은 데이터가 생산되면서, 데이터를 정확히 분석하고 이를 통해 인사이트를 얻는 능력이 매우 중요해졌습니다. 데이터 분석은 비즈니스 성과 개선, 고객 경험 향상, 리스크 관리 등에 폭넓게 활용됩니다. 이러한 데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 기초적인 기술과 환경에 대한 이해가 필수적입니다. 데이터 분석의 기초와 기술적 준비 1. 데이터 분석이란 무엇인가?데이터 분석은 수집된 데이터에서 유의미한 패턴과 정보를 찾아 비즈니스 의사결정을 돕는 과정입니다. 이 과정은 데이터 수집, 정제, 변형, 모델링, 시각화 등 다양한 작업..