데이터 분석 종류: 데이터가 말하는 이야기를 규명하는 방법들

데이터는 매우 귀중한 자산입니다. 데이터를 제대로 이해하면, 우리는 부업 기회를 발견할 수 있고, 경쟁우위를 얻을 수 있으며, 비즈니스 전략을 구현할 수 있습니다. 하지만, 데이터를 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 데이터의 양이 많아지면서 데이터를 해독하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 그러나 데이터 분석은 데이터를 해독하여 유용한 정보를 얻는 일입니다. 그래서 이번에는 데이터 분석 종류에 대해 알아보겠습니다.

1. 군집 분석

군집 분석은 관측 데이터가 없는 데이터 집합으로부터 서로 유사한 데이터를 대표하는 클러스터 또는 그룹을 만들어내는 분석 방법입니다. 이 방법은 적은 양의 데이터로부터 많은 양의 데이터를 유추하는 일에 도움이 됩니다. 예를 들면, 고객의 구매 이력을 분석하면 구매 패턴이나 그룹에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2. 회귀 분석

회귀 분석은 두 변수 간의 관계를 탐색하는 분석 방법입니다. 이 방법은 한 변수가 다른 변수와 어떻게 관련이 있는지 알고자 할 때 적용됩니다. 예를 들면, 노동 시장의 수요와 공급의 관계를 보여주는 수요곡선과 공급곡선 분석 등이 있습니다.

3. 시계열 분석

시계열 분석은 주어진 시간에 따른 데이터 변화를 다루는 분석 방법입니다. 이 방법은 일반적으로 시간에 따른 트랜드, 계절성, 순환성 등을 분석하기 위해 사용됩니다.

4. 패턴 분석

패턴 분석은 대규모 데이터 세트에서 유의미한 패턴을 찾는 분석 방법입니다. 이 방법은 그래프 수준이나 규칙 수준에서 반복되는 패턴을 탐색하여 분석합니다. 예를 들어, 사기성 거래 탐지를 위해 신용 카드 거래 기록의 패턴을 분석할 수 있습니다.

5. 네트워크 분석

네트워크 분석은 노드(연결점) 및 그와 연결된 엣지(선)를 사용하여 효과적으로 통신, 대화, 인터넷 검색 결과 등의 데이터와 관련된 문제를 분석하는 데 사용되는 분석 방법입니다. 예를 들면, 소셜 미디어에서 그룹간의 관계를 분석하여 마케팅 계획에 활용할 수 있습니다.

이러한 다양한 데이터 분석 방법은 단순히 데이터 분석 결과를 제공하는 것을 넘어, 데이터에 숨겨진 인사이트를 발견하고 문제를 파악하고 개선하는 데 활용됩니다. 이제, 당신이 사용할 데이터 분석 종류를 선택할 수 있습니다. 정확한 분석은 경쟁력을 확보하고, 문제를 발견하여 최적의 해결책을 찾고, 일에 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다.