데이터 분석 워크플로우

데이터 분석은 단순히 숫자를 다루는 작업이 아닙니다.

핵심은 원시 데이터(raw data)를 의미 있는 인사이트(insight)로 바꾸는 과정입니다.

이를 위해 분석가는 체계적인 워크플로우(Workflow)를 따라 작업을 진행합니다.

단계를 명확히 밟으면 불필요한 시행착오를 줄이고, 결과를 쉽게 재현할 수 있으며, 분석 과정을 다른 사람에게도 명확하게 설명할 수 있습니다.

프로세스가 명확하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생하기 쉽습니다.

• 중요한 문제를 놓치거나 잘못된 방향으로 분석
• 부정확하거나 왜곡된 결론에 도달
• 잘못된 분석으로 시간과 자원을 낭비
• 팀이나 이해관계자의 신뢰를 잃음

좋은 워크플로우는 사고를 구조화하고, 분석 과정과 결과를 다른 사람과 효과적으로 공유할 수 있도록 돕습니다.

이번 과정에서는 데이터 분석의 일반적인 단계를 차근차근 살펴보겠습니다.

1. 질문하기: 배우거나 해결하려는 핵심 문제 정의하기
2. 데이터 수집: 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터 확보하기
3. 데이터 정제: 결측값, 오류, 불일치 문제를 해결해 분석 준비하기
4. 데이터 분석: 패턴을 탐색하고 가설을 검정하며 의미 도출하기
5. 시각화와 공유: 결과를 명확하고 효과적으로 전달할 시각 자료 만들기

이 다섯 단계는 실제 현장에서 데이터를 다룰 때 기본이 되는 핵심 프로세스입니다.