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1. 데이터 분석 프로세스
1. 기획 (process 설계도를 제작)
- 문제 정의 : 어떤 문제를 해결할 것인가?
- 분석 방법론 정의
- 기술 통계 분석
- 가설 검증
- 예측 모델 개발 (최근의 ML 모델 사용)
2. 데이터 수집
- 담당 부서로부터 데이터 입수 (상당히 오랜 시간이 걸림)
- 데이터 탐색, 오류 검토
3. 데이터 분석
- 데이터 탐색 (분포, 빈도 등 체크) 및 전처리 (통계분석, 머신러닝 모형에 사용하기 적합한 형태로 가공)
- 기술 통계 분석 - 집단 간 비교, 시계열 비교
- 가설 검정 - 가설 지지 확인
- 예측 모형 개발, 고도화
4. 보고 (시각화)
- 표, 그래프 제작 : 데이터 시각화 (인포그래픽)
- 보고서 작성 – 문서화, 대시보드 개발
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