기초 데이터 분석

1 데이터 분석 (정의와 목적, 시각화, 장점)

   1) 정의와 목적

      -1 정의

         (a) 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 일련의 과정

         (b) 사용한 정보를 발견하고, 의사결정을 지원할 목적으로 하는 프로세스

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      -2 설명적 분석 -> 진단 분석 -> 예측 분석 -> 처방(규범) 분석

         (a) 사실을 다양한 기준으로 서술

         (b) 문제의 원인 찾기

         (c) 미래 사건을 예측

         (d) 무엇을 할 것인지 정의

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      -3 목적

         (a) 분석 주체의 문제해결 (정부, 기입, 학교 등)

         (b) 의사결정 개선

         (c) 기업 가치 창출 및 성장

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   2) 시각화

      -1 정의 : 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정

      -2 목적 : 그래프를 이용하여 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것

      데이터에서 이상치, 패턴 증 주요 정보를 신속하고 용이하게 발견

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   3) 장점

      -1 인공지능 모델링 입력 데이터 관점에서의 데이터 품질 제고

      -2 영업, 마케팅, 추천 등을 위한 효율 및 효과적인 의사결정

      -3 마케팅 분야의 경우 고객에 대한 향상된 이해도를 갖을 수 있으며, 마케팅 최적화 가능

      -4 판매량, 상품 개발 비용 적정성, 고객 만족도 등 주요 지표의 흐름과 과제 발굴

      -5 분석결과를 이용한 예측은 비즈니스 리스크 관리 가능

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2 데이터 분석 절차

   1) 단계별 분석

      -1 기획단계 : 목표를 정의하기 위한 단게

         (a) 데이터 분석의 명확한 이유 정의

         (b) 해결할 문제가 무엇이고, 그 데이터는 무엇인가?

 

      -2 수집단계 : 정의된 목표를 위한 데이터 수집

         (a) 내부 데이터 : 이미 가지고 있는 데이터

         (b) 외부 데이터 : 목표에 부합하는 외부 구매 데이터 또는 오픈 데이터

 

      -3 가공 단계 : 수집된 데이터 전처리 과정

         (a) 데이터 정제 : 오류 데이터값을 정확한 데이터로 수정하거나 삭제하는 과정

         (b) 결측값 처리 : 입력이 누락된 값을 특정 알고리즘으로 대체 또는 삭제

         (c) 이상값 처리 : 데이터들의 분포상 특정 범위에서 벗어난 값을 대체 또는 삭제 또는 변환

         (d) 분석 변수 처리 : 분석 또는 데이터 모델에서 사용 가능한 변수만 선택

 

      -4 분석 단계 : 기획에서 정의한 목표를 달성

         (a) 데이터 요약 : 데이터의 기초 통계정보 파악, 데이터 이해, 정보의 상관관계 또는 인과관계 파악

         (b) 데이터 진단 : 데이터의 흐름 또는 그룹 등으로 패턴을 찾아내고 결과에 대한 진단 실시

         (d) 데이터 예측 : 분석된 패턴에 따른 향후를 예측하거나 가설을 수립

         (e) 대비와 계획 : 부정적 예측결과에 대한 대비, 긍정적 예측결과에 대한 지속 가능한 계획 수립

 

      -5 시각화단계 : 분석결과를 정리하여 누구나 해석 가능하도록 이미지화

         (a) 분석 보고서에 이미지, 그래프, 대시보드 등의 형태로 시각화

         (b) 보는 사람으로 하여금 Action Item을 떠올리게 하고 인사이트를 제공하도록 작성

         (c) 문제가 발생하지 않도록 시각화 오류 검토 실시

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3 데이터 분석 활용

   1) 금융분야 데이터 분석

      -1 외부 데이터

         (a) 금융데이터 거래소

         (b) 공공데이터포털

         (c) AI HUB

 

      -2 분석 사례

         (a) 사기 및 부정행위 탐지

         (b) 리스크 모델링

         (c) 고객 개인화 마케팅(추천 시스템)

 

      -3 서비스 사례

         (a) VISA - RTM(Teal Time Messaging) 서비스 : 카드 사용 일시, 품목, 위치정보 등을 실시간으로 파악하고

                                         고객성향 분석 후 인근 가맹점의 할인쿠폰 발송

         (b) AMEX - Sync Program 서비스 : 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크에서 상품 또는 지역 등의 정보에 자기

                                       의견을 표현하는 경우 할인쿠폰 또는 상세정보 제공

         (c) 삼성카드 - 링크(LINK) 서비스 : 거래 실적 분석 후 사용될 것으로 예상되는 가맹점을 제안하고 쿠폰 또는

                                        할인권이 없어도 해택 제공

         (d) 보험회사 : EUS 시스템 - 보험계약 정보를 이용하여 인수 여부를 위한 심사지표(Score)를 생성하는 전문가

                                     심사 시스템 조기경보 시스템, FDS(사기탐지) : 계약, 지급, 입금 등의 거래 발생 시 이상징후를

                                     탐지하는 시스템

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