비정형 데이터 분석: 데이터의 새로운 세계를 탐색하다

비정형 데이터 분석이란, 구조화되지 않은 데이터를 학습하고 분석하는 과정입니다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 매우 다양한 형태를 띱니다. 그리고 이 데이터는 컴퓨터가 분석하기 어렵기 때문에, 전처리 과정이 필요합니다.

본 포스트에서는 비정형 데이터 분석에 대해 자세하게 살펴보고, 어떻게 비정형 데이터를 분석할 수 있는지 알아보겠습니다.

비정형 데이터란?

비정형 데이터는 구조화 되어 있지 않은 데이터로, 일정한 패턴이나 형식을 가지지 않습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태로 존재합니다. 이러한 데이터는 사용자의 행동, 자연 언어 처리, 사진 및 영상 분석 등에서 등장합니다.

왜 비정형 데이터가 중요한가?

과거의 데이터 분석은 대부분 정형화된 데이터 (숫자, 날짜, 전화번호 등)를 사용해 예측 및 추론을 수행해왔습니다. 하지만 최근에는 소셜 미디어 데이터, 비디오 및 오디오 문서, 웹 페이지, 이메일 등과 같은 대량의 비정형 데이터가 생성되면서, 이를 활용해 다양한 분야에서 수익 창출, 고객 의견 분석, 기술 지표 분석 등 데이터에서 새로운 가치를 창출하는 일이 필요해지고 있습니다.

비정형 데이터 분석의 기술

비정형 데이터 분석은 전통적인 데이터 분석 방법론과는 다르기 때문에, 새로운 분석 방법론이 필요합니다. 그 중 대표적인 것은 아래와 같습니다.

• 텍스트 마이닝 : 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고 분류, 감성 분석 등을 수행하는 기술입니다.
• 자연어 처리 : 인간의 언어를 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 과정을 의미합니다.
• 이미지 분석 : 주어진 시각적 데이터에서 객체의 유형, 위치, 크기 등을 판별하는 기술입니다.
• 비디오 분석 : 비디오 데이터에서 객체를 추출하고 추적하는 등의 분석을 수행합니다.
• 음성 신호 분석 : 음성 데이터에서 음소, 발음 및 억양 등을 추출하여 음성 인식 및 감정 분석 등의 분석을 수행합니다.

비정형 데이터 분석 도구

비정형 데이터 분석은 매우 복잡한 프로세스입니다. 단순히 비정형 데이터만 보고 분석하는 것이 아니라 전처리, 피처 추출, 모델링, 평가 등의 다양한 단계를 거쳐야 합니다. 그리고 이러한 분석 프로세스를 수행할 수 있는 다양한 도구와 기술들이 존재합니다.

대표적인 도구에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 파이썬 : 파이썬은 데이터 분석을 위한 대표적인 도구입니다. 주목 받는 오픈소스 라이브러리인 pandas, sci-kit learn, gensim, TensorFlow등을 통해 비정형 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
• R : R은 통계관련 개발에 가장 편한 언어 중 하나입니다. 다양한 통계 패키지, 시각화 도구, 머신러닝 라이브러리 등이 존재합니다.
• SPSS : SPSS는 데이터 마이닝과 시각화, 분석에 이용되는 도구입니다. 운영체제, 데이터 소스, 언어에 상관없이 사용 가능합니다.

결론

비정형 데이터는 지속적으로 생성되고 있으며, 이를 분석하는 기술 또한 발전하고 있습니다. 이제는 이러한 비정형 데이터를 분석하고, 데이터의 새로운 세계를 탐색하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해서는 비정형 데이터 분석에 대한 지식과 도구가 필요합니다. 이러한 지식과 도구를 활용하여, 비정형 데이터 분석에 도전해보세요. 당신도 새로운 데이터 분석의 세계를 만날 수 있을 것입니다.