Raw Data 분석: 데이터를 알아보고 이용하는 방법
데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 합니다. 기업들은 고객의 정보를 이용해 더 많은 수익을 창출하고, 정부들은 사건들을 조사하고 범죄를 막기 위해 데이터베이스를 이용합니다. 데이터를 수집하고 분석하려면, 우선 Raw Data를 이해해야 하며, 이를 다양한 방법으로 처리하고 분석할 수 있어야 합니다.
- Raw Data
Raw Data란 수집한 데이터를 통계화, 정제, 이용 가능한 데이터로 변환되기 이전의 데이터입니다. Raw Data는 원시적이고 무질서하며, 이해하기 어렵습니다. 하지만, 데이터를 분석하려면 Raw Data를 이해할 필요가 있습니다.
예를 들어, 전화번호를 조사하려면, Raw Data를 수집해야 합니다. 전화번호 데이터는 이름, 성별, 연락처 등의 정보를 포함합니다. Raw Data를 이용하려면, 데이터를 정리하고 이와 같은 정보를 이어붙여야 합니다.
- Raw Data가 필요한 이유
Raw Data는 데이터의 출처와 내용, 무결성을 확인하는 데 필요합니다. Raw Data는 데이터를 분석하려는 경우 존재하는 오류나 불상사를 사전에 예방할 수 있습니다.
또한, Raw Data는 데이터베이스나 프로그램의 스키마를 결정하는 데에도 사용됩니다. 데이터를 분석하려면, 스키마에 따라 Raw Data를 적절히 가공해야 합니다. 스키마에 따라 Raw Data를 가공할 때, 미처 감지하지 못한 데이터 오류를 발견하게 됩니다. 이러한 오류를 교정하면서 보다 정확한 데이터를 얻을 수 있습니다.
- Raw Data 분석
데이터 분석에서 Raw Data는 매우 중요한 역할을 합니다. Raw Data를 분석하면 데이터의 문제점을 발견하고, 데이터에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 아래는 Raw Data 분석 방법에 대한 예시입니다.
- 시각화
Raw Data를 시각적으로 표현하면 데이터에 대한 이해도가 높아집니다. Raw Data를 시각화하기 위해서는 Matplotlib, ggplot2 등의 프로그램을 이용합니다.
- 데이터 마이닝
데이터 마이닝은 데이터를 추출하고 변환하여 의사 결정을 내리는 방법입니다. Raw Data를 데이터 마이닝하기 위해서는 Machine Learning을 이용합니다.
Raw Data를 분석하기 위해서는 다양한 분석 방법을 이해하고, Raw Data의 문제점을 해결하는 방법이 필요합니다. Raw Data를 이해하고 분석하면서 데이터의 문제점을 발견하고, 이러한 문제점을 극복할 수 있는 방법을 찾아보는 것이 데이터 분석가의 역할입니다.