빅 데이터 분석이란?
우리는 매일매일 새로운 데이터를 생산하고자 한다. 인터넷상에서 검색을하거나 쇼핑몰에서 쇼핑을하면 우리의 정보가 서버에 저장되게 된다. 이뿐만 아니라 사람들이 사용하는 앱에서도 정보가 생성되어 저장되고 있다. 이렇게 생산된 데이터가 많아지게 되면서 이를 분석하기 위한 필요성이 대두되었다.
이러한 대규모 데이터를 분석하는 것을 ‘빅 데이터 분석’이라 한다. 이를 통해 데이터가 갖는 가치 및 의미를 발견하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있게 된다. 이러한 분석을 통해 기업은 새로운 사업 모델을 구상하거나 더 좋은 제품을 제공할 수 있고, 정부는 더욱 정확한 정책을 수립할 수 있게 된다. 따라서 빅 데이터 분석은 현대 사회에서 필수적인 역할을 담당하고 있으며, 이를 위해 다양한 도구와 기술이 개발되고 있다.
빅 데이터 분석 방법
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데이터 수집 및 전처리
분석할 대상 데이터를 수집하고, 이를 필요한 형태로 가공 및 전처리한다. 이 과정에서는 데이터의 유형, 형태, 용도, 출처, 정확성 등을 파악하여 데이터 이상값이나 결측치 처리 및 정규화를 수행하는 등의 작업이 이루어진다. -
데이터 저장 및 관리
분석에 필요한 대규모 데이터를 저장하고, 관리하기 위해 데이터베이스 및 데이터웨어하우스 환경을 구축한다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 검색, 분석, 관리할 수 있다. -
데이터 분석
수집된 데이터를 분석하는 단계로 머신러닝, 데이터마이닝, 통계분석, 예측 분석, 시각화 등의 기술을 활용하여 데이터를 분석한다. 이를 통해 데이터의 의미를 파악하며, 새로운 인사이트를 얻을 수 있다. -
결과 시각화 및 분석 보고서 작성
분석한 결과를 시각화하여 보기 쉬운 형태로 제공하며, 보고서를 작성하여 결과를 전달한다. 이를 통해 중요한 인사이트를 얻을 수 있으며, 조직 내에서 의사 결정에 활용된다.
무료 빅 데이터 분석 도구
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R
데이터 분석을 위한 오픈소스 프로그래밍 언어로 다양한 통계분석 및 그래픽 기능을 제공한다. R Studio라는 IDE을 통해 편리한 분석환경을 제공하며, 개발자들 사이에서 인기 있는 도구 중 하나이다. -
Python
Python은 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용되는 다목적 프로그래밍언어이다. 파이썬을 활용한 데이터 분석 패키지인 pandas, numpy, matplotlib, seaborn 등이 제공된다. -
Tableau Public
시각적으로 데이터를 분석할 수 있는 분석도구로 무료버전과 유료버전이 있다. 무료버전은 데이터를 저장하고, 파생되는 보고서를 공개적으로 링크로 공유하는 것이 가능하다. -
RapidMiner
분석작업을 비교적 쉽게 할 수 있는 도구이며, 머신러닝과 데이터마이닝 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 무료 버전은 제한적인 기능을 제공하며, 유료 버전으로 업그레이드 가능하다.
결론
빅 데이터 분석은 현대 사회에서 기업, 정부 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용되는 기술 중 하나이다. 이러한 분석을 통해 새로운 통찰력을 얻을 수 있으며, 조직의 업무에 큰 도움을 줄 수 있다. 따라서 빅 데이터를 다루는 전문가들은 다양한 도구와 기술을 활용하여 데이터를 분석하고, 인사이트를 도출할 수 있어야 한다. 무료 빅 데이터 분석 도구를 활용해보면서, 빅 데이터 분석에 대한 이해도와 기술적 역량을 향상시켜 보길 권한다.