데이터 분석 워크플로우
데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 작업이 아닙니다.
핵심은 원시 데이터(raw data)를 의미 있는 인사이트(insight)로 전환하는 과정입니다.
이를 위해 분석가는 워크플로우(Workflow)를 통한 체계적인 프로세스를 따릅니다.
명확한 단계를 밟으면 불필요한 시행착오를 줄이고, 결과를 쉽게 재현하며, 분석 과정을 다른 사람에게 명확히 설명할 수 있습니다.
워크플로우가 중요한 이유
명확한 프로세스가 없으면 다음과 같은 문제가 발생하기 쉽습니다.
- 데이터에서 중요한 문제를 놓치기
- 부정확하거나 왜곡된 결론 도출
- 잘못된 분석으로 시간을 낭비
- 팀이나 이해관계자의 신뢰 상실
좋은 워크플로우는 사고를 구조화하고, 분석 과정과 결과를 다른 사람과 효과적으로 공유할 수 있게 해줍니다.
학습 내용
이 과정에서는 데이터 분석의 일반적인 단계들을 차근차근 학습합니 다.
- 질문하기: 배우거나 해결하려는 핵심 문제를 정의하기
- 데이터 수집: 신뢰할 수 있는 데이터 출처를 식별하고 확보하기
- 데이터 정제: 결측값, 오류, 불일치 문제를 해결하기
- 데이터 분석: 패턴을 탐색하고 가설을 검정하며 의미를 도출하기
- 시각화와 공유: 결과를 명확하고 임팩트 있게 전달할 시각 자료 제작하기
이 다섯 단계는 실제 현장에서 데이터를 다루는 데 있어 가장 기본적이고 중요한 분석 프로세스를 형성합니다.