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데이터 인사이트를 얻기 위해 분석을 해 본 경험이 있다면 이를 위한 전통적인 프로세스에 대해 잘 알고 계실 것입니다. 이는 클리닝, 변환, 처리, 시각화, 모델링 단계로 이루어져 있습니다. 하지만 구글은 이와는 다른 방식을 제안하고 있으며, 여기에 제시된 단계를 따르면 더 나은 결정을 내릴 수 있다고 말합니다. 오늘은 좋은 데이터 분석가가 되기 위해 필수적으로 마스터해야 할 구글의 데이터 분석 단계에 대해 알아보겠습니다.
아래 구글의 데이터 분석 6단계는 구글 데이터 분석 전문가 인증(Google Data Analytics Professional Certificate)에서 제시한 프로세스입니다.
본 글에서 제시하는 6가지 단계를 따르면 부석가로 성장하는 데 큰 도움이 될 수 있으니 끝까지 읽어주세요.
01. 질문하기
데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 올바른 질문을 하는 것입니다. 이는 분석을 하는 이유와 해결하려는 문제가 무엇인지를 명확하게 이해하는 단계입니다. 이해관계자가 원하는 것이 무엇인지를 이해하고 그에 기반하여 문제를 정의합니다. 이해 관계자들과의 긴밀한 커뮤니케이션은 순조로운 진행에 큰 도움이 됩니다. 문제를 기술할 때는 상황을 바르게 인식할 수 있도록 항상 큰 그림을 그려야 합니다.
02. 준비하기
두 번째 단계는 데이터를 준비하는 것입니다. 데이터를 준비한다는 것은 해결하려는 문제와 관련된 데이터를 수집하거나 사용하는 것을 의미합니다. 이 단계에서는 분석에 필요한 다양한 지표(Metrics)가 무엇인지 이해하게 됩니다. 내부 또는 외부에서 필요한 데이터의 위치를 파악해야 합니다. 분석 과정에 요구되는 보안 절차를 수립하는 것도 매우 중요합니다.
03. 처리하기
세 번째 단계는 데이터 처리입니다. 데이터 처리는 부정확한 데이터, 오류, 불일치 등 데이터가 가진 다양한 문제를 찾아 제거함으로써 핵심적인 문제를 해결하는 과정에 영향을 마치지 않도록 하는 것입니다. 데이터가 일괄성을 갖추고 분석 결과의 신뢰성에 악영향이 가지 않도록 정리(clean)하는 과정입니다.
04. 분석하기
네 번째 단계는 데이터를 분석하는 것입니다. 이 단계의 주요 목표는 비즈니스 문제를 보다 정확하게 해결하는 데 도움이 되는 관계, 트렌드, 패턴을 찾는 것입니다. 이 단계는 데이터에 대해 분석적인 사고를 요구합니다. 데이터를 자세히 이해하기 위해 데이터를 정렬하거나 원하는 형식으로 변환합니다. 데이터가 가진 의미를 이해하는 단계로 데이터가 여러분에게 무엇을 말하고 있는지 알아내기 위해 많은 노력이 필요할 것입니다.
05. 공유하기
다섯 번째 단계는 데이터 분석 결과를 공유하는 것입니다. 이미지를 통해 정보를 표현하면 사람들이 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있으므로 시각화의 도움이 필요합니다. 다양한 그래프와 차트를 통해 결과를 더 빠르고 효과적으로 전달할 수 있습니다.
06. 행동하기
데이터의 여섯 번째 단계는 행동하는 것입니다. 이 단계에서는 분석을 통해 배운 모든 것을 활용하고 그에 따라 행동을 취하게 됩니다. 비즈니스 문제를 해결하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 이해 관계자에게 필요한 내용을 전달하는 단계입니다.
지금까지 데이터 분석을 위해 따라 해야 할 단계를 간략하게 알아봤습니다. 사람들은 각자의 방식을 통해 데이터를 분석하는 경향이 있지만, 이러한 단계를 따름으로써 최적의 분석을 수행할 수 있습니다. 분석을 수행할 때마다 위 단계를 꼭 따라해 보세요.
이 글은 국내 1위 아웃소싱 플랫폼 위시켓에서 발행한 글입니다.
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▶ 참고문헌
1. Akshay Gautam. 6 Phases Of Data Analysis According To Google
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