데이터 분석 프로젝트: 단계별 가이드

데이터 분석 프로젝트를 시작할 위치를 결정하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 프로젝트를 시작할 때 프로젝트의 목표와 같은 몇 가지 질문에 지속적으로 직면합니까? 어떻게 하면 정보에 더 익숙해질 수 있습니까? 해결하려는 문제는 무엇입니까? 솔루션의 가능성은 무엇입니까? 어떤 능력이 필요합니까? 모델을 어떻게 평가할 것이며 가장 중요한 것은 어디에서 시작할 것인가?

잘! 견고한 계획과 절차를 개발하는 것은 프로젝트를 시작하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계입니다. 우리는 데이터 모델을 생성할 때 항상 잘 정의된 프로세스를 고수해야 합니다. 이 블로그에서는 성공적인 데이터 분석 프로젝트를 만드는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 단계를 살펴봅니다.

콘텐츠 인덱스

1. 데이터 분석 프로젝트란 무엇입니까?
2. 데이터 분석 프로젝트 가이드
   1. 업계를 인정하다
   2. 정보 얻기
   3. 부적절한 데이터 검사 및 제거
   4. 데이터세트 향상
   5. 통찰력 있는 시각 자료를 만들려면
   6. 예측은 성공의 열쇠입니다.
   7. 간단히 말해서 이 과정을 반복하십시오.
3. 결론

데이터 분석 프로젝트란 무엇입니까?

가장 기본적인 수준에서 데이터 분석 프로젝트에는 과거 및 현재 프로젝트 데이터를 사용하여 효율적인 프로젝트 제공 결정을 내리는 것이 포함됩니다.

여기에는 다음이 포함됩니다.

• 기술 분석은 가능한 가장 효율적인 방법으로 정보를 제공합니다. 실제로 진행되고 있는 일과 발생한 일을 더 잘 이해하려면 기존 분석 도구를 사용하여 현재 정보를 설명하거나 요약합니다.
• 진단 분석은 이전 성능을 되돌아보고 무엇이 잘못되었고 그 이유를 파악합니다. 분석 대시보드는 종종 분석의 결과입니다.
• 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 성과를 예측하는 방법입니다. 예측 분석 및 기계 학습 기반 모델을 사용하여 가능한 결과를 예측합니다.
• 처방 분석은 데이터 검사에 필요한 하나 이상의 단계가 권장되는 일종의 예측 분석입니다.

사람들이 데이터를 사용하는 방식은 프로젝트가 전달되는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터와 기술 모두 의사 결정을 지원하고 프로젝트 완료를 촉진하여 프로젝트를 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 데이터와 기술은 프로젝트 성공의 중요한 구성 요소입니다. 프로젝트 성공 연구에서 프로젝트 전문가의 70% 이상이 필수적이라고 생각합니다. 여기에서 프로젝트 성공에 도움이 되는 요소에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

데이터 분석 프로젝트 가이드

우리는 전체 데이터 분석 프레임워크를 조사하여 프로젝트 수명 주기의 각 단계를 안내하고 가장 중요한 기술과 요구 사항을 간략하게 설명합니다. 데이터 분석 이니셔티브를 위한 이 7가지 프로세스는 오류 가능성을 줄이면서 각 프로젝트를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

XYZ Enterprise가 가전제품을 판매하는 회사라고 가정합니다. 이번 여름, 그들은 영업 팀이 예측한 것만큼 많은 에어컨을 판매하지 않았습니다. 전담 담당자를 지정하여 이러한 판매 감소가 발생하는 이유를 조사하기로 결정했습니다. 이 분석가가 제기된 문제의 결과를 찾기 위해 어떻게 작업해야 하는지 알아보겠습니다.

업계를 인정하다

데이터 프로젝트가 지원하는 회사 또는 활동을 이해하는 것은 모든 성공적인 데이터 분석 프로젝트의 첫 번째 단계입니다. 프로젝트가 성공하려면 합리적이고 구체적인 조직 목표를 충족해야 합니다. 우리의 경우 올 여름 에어컨 판매량이 감소할 것입니다.

방대한 개방형 데이터 세트를 다운로드하는 것만으로는 데이터 구조를 이해하기에 충분하지 않습니다. 영감, 방향, 목적을 가지려면 명확한 데이터 목표를 정의하십시오. 초기 단계에서 대답해야 할 질문은 필수적입니다. 비공개 프로젝트에서 작업하거나 데이터 세트 또는 API를 탐색하는 경우 이 단계가 중요하지 않게 나타날 수 있습니다. 지정된 연구원은 비즈니스 영역을 알고 있으며 비즈니스가 어떻게 작동하는지 정확하게 알고 있습니다.

정보 얻기

데이터 분석 프로젝트의 두 번째 부분인 데이터 검색을 시작할 때입니다. 환상적인 데이터 프로젝트를 개발하려면 다양한 소스에서 정보를 수집해야 합니다.

분석가가 데이터를 수집할 수 있는 방법 중 하나는 IT 및 데이터 팀에 데이터베이스에 액세스하도록 요청하는 것입니다. 고려해야 할 또 다른 방법은 CRM과 같이 회사에서 사용하는 모든 도구와 데이터에 대해 API에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 대부분의 CRM 시스템에는 매장이나 유통업체로부터 판매 데이터를 수집하고 저장하는 POS 시스템이 있습니다. 필요한 경우 분석가는 회사에 있는 데이터를 보완하기 위해 온라인에서 무료 데이터를 찾을 수 있습니다.

부적절한 데이터 검사 및 제거

데이터 준비의 다음 단계는 데이터 프로젝트 시간의 엄청난 덩어리를 소비합니다. 데이터 분석 프로젝트의 세 번째 단계는 데이터를 얻은 후에 시작됩니다. 심층 분석을 통해 데이터 분석가는 자신이 가지고 있는 것이 무엇인지, 초기 목표를 달성하기 위해 이를 어떻게 사용할지 결정할 것입니다. 그리고 초기 데이터에 있는 모든 변수의 의미를 더 잘 이해하기 위해 비즈니스 담당자, IT 팀 또는 기타 그룹과 계속 인터뷰하십시오.

다음은 데이터 정리입니다. 일반적으로 분석가는 철자가 틀린 단어를 수정하거나 사용자 정의 변수를 생성하거나 누락된 데이터를 처리해야 합니다. 판매 데이터 세트에는 상당한 양의 사용자 입력 데이터가 포함되어 있어 철자가 틀리거나 잘못된 데이터의 가능성이 높아집니다. 잘못된 모델 번호, 잘못된 가격 또는 제품 수량, 잘못된 유지 관리 정보는 분석가가 다음 단계로 이동하기 전에 처리해야 하는 문제 중 일부입니다. 연구원은 깨끗하고 균일한 데이터를 보장하기 위해 마지막으로 각 열을 확인합니다.

데이터세트 향상

이제 데이터가 정리되었으므로 분석가가 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 변경해야 합니다. 그들은 데이터의 필수 부분에 도달하기 위해 다양한 소스와 팀 로그를 결합하여 프로젝트의 데이터 강화 부분을 시작해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 다음과 같이 데이터에 시간 구성 요소를 추가하는 것입니다.

• 날짜의 일부 가져오기 – 에어컨이 판매된 월, 시간, 요일, 주.
• 두 날짜 열의 차이 찾기 - 에어컨이 판매되고 유지 보수를 위해 반환된 기간
• 플래그 지정 공휴일 - 매장이 문을 닫았거나 영업 사원이 쉬는 날.

데이터 세트를 결합하는 것은 열을 열 간에 전송하여 데이터를 향상시키는 또 다른 기술입니다. 판매 데이터는 종종 모델 정보 데이터와 별도로 보관됩니다. 두 데이터 세트를 결합하면 데이터 세트 간의 추가 관계가 생성됩니다. 이것은 모든 연구의 필수적인 부분이지만 여러 출처에서 쉽지 않을 수 있습니다. 일부 프로그램을 사용하면 손쉽게 특정 기준에 따라 데이터를 얻거나 데이터 세트를 연결할 수 있습니다.

분석가는 데이터를 수집, 처리 및 변경하는 동안 의도하지 않은 편향이나 기타 원치 않는 패턴을 도입하지 않도록 주의해야 합니다. 데이터 조작은 데이터 세트가 편향되거나 정당하지 않거나 불공정한 결과를 초래할 수 있는 편향을 재현하거나 강화하지 않도록 합니다.

통찰력 있는 시각 자료를 만들려면

앞서 언급했듯이 병합은 이 단계에서 통찰력 있는 그래프를 탐색하고 생성하기 위한 특별한 데이터 세트(또는 수많은)를 생성했습니다. 시각화는 방대한 양의 데이터로 작업할 때 모든 데이터 분석 프로젝트의 다음 단계입니다.

도전적인 측면은 그래프를 자세히 살펴보고 통찰력과 관련된 모든 질문에 답할 수 있다는 것입니다. 그래프는 데이터를 향상시키고 매력적인 기능을 제공할 수 있습니다. 모든 데이터 조각을 지도에 배치하면 일부 지리적 영역이 국가나 도시보다 더 많은 정보를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

데이터 분석가는 기본 꺾은선형 차트를 통해 특정 기간에 얼마나 많은 제품이 판매되었는지, 어떤 모델이 가장 많이 판매되었는지 확인하고 작년과 올해의 매출을 구분할 수 있습니다. 마찬가지로 분석가는 판매 동향과 패턴을 조사하여 연구 목표에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예측은 성공의 열쇠입니다.

데이터 프로젝트의 여섯 번째 단계는 재미가 시작되는 단계입니다. 기계 학습 알고리즘 및 클러스터링 방법을 사용하여 분석가는 그래프 및 통계에 표시되지 않는 패턴 및 고객 유형을 감지하는 모델을 설계할 수 있습니다. 이들은 유사한 발생의 클러스터를 형성하고 어떤 요인이 중요한지를 나타냅니다.

예비 데이터를 연구하여 과거 판매 패턴에 영향을 미치는 요인을 찾아내고 예측합니다. 이 마지막 단계는 단순한 정보가 아닌 새로운 상품과 절차로 이어집니다. 에어컨을 구매한 고객 유형, 영업 사원이 리드를 전환하지 못한 이유 또는 소비자가 당사 제품에 불만족했는지와 같은 요인을 식별하고,

간단히 말해서 이 과정을 반복하십시오.

모든 회사 이니셔티브는 그 지위를 정당화하기 위해 신속하게 가치를 확립해야 합니다. 데이터 이니셔티브도 비슷합니다. 프로젝트는 데이터 정리 및 보강에 소요되는 시간을 절약하여 신속하게 완료하고 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 데이터 분석 프로젝트의 마지막 단계이며 데이터 수명 주기에 매우 중요합니다.

이 첫 번째 데이터베이스 프로젝트를 수행하려면 전략이 결코 "완벽"하지 않다는 사실을 받아들여야 합니다. 사용 가능하고 정확하게 유지하려면 검토하고 재교육해야 하며 기능이 추가되어야 합니다. 데이터 분석가의 일은 끝이 없기 때문에 매우 흥미롭습니다.

이 모든 단계를 거친 후 데이터 분석가는 판매가 감소한 이유와 다음에 해야 할 일을 찾을 수 있습니다.

결론

데이터 분석 프로젝트에서 견고한 계획과 절차를 개발하는 것은 프로젝트를 시작하는 데 있어 중요한 단계입니다. 이 블로그에서는 성공적인 데이터 분석 프로젝트를 만드는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 단계를 다뤘습니다. 이 7가지 프로세스는 가능한 오류를 줄이면서 각 프로젝트를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

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