가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트 - 어떤 데이터 분석이 있을까?

'가볍게 떠먹는 데이터 분석 프로젝트' 책 표지

 

이직한 후 처음으로 프로젝트를 맡게 되었다.

생각보단 규모가 크고 많은 사용자가 접하는 영역에 대해 기획해야해서 철저하게 기존 유저의 행동을 분석하는 게 필요했다. 이전에 '데이터'를 공부하려고 보다 만 파이썬 강의를 이어 보려고 했는데, 문득 '왜 데이터를 봐야하지?', '어떻게 데이터를 봐야하지?'라는 의문이 들었다.

 

그래서 파이썬과 같은 방법론적인 접근 말고, '데이터 분석'이 무엇인지에 대해 먼저 이해하고자 이 책을 읽게 되었다.

전반적으로 데이터 분석을 할 때 어떤 과정을 해야하는지 파악하기 좋았다.

 

가장 기억에 남는 부분은 데이터 분석 유형이었다. 기초적인 개념이지만 실무를 할 땐 곧장 결과값만 도출하게 되어 놓쳤던 부분이라, 기억해두면 데이터 분석 업무를 할 때 도움이 되리라 생각한다.

 

데이터 분석은 아래 4가지 유형으로 정리할 수 있다. 

 

📝 데이터 분석 유형

데이터분석의 4가지 유형

1. 설명적 분석 

• 지금 무슨 일이 일어났는지에 대해 분석하는 것
• 서비스 유저의 인구통계학적 정보를 이해하는 데 활용할 수 있음
• 대시보드를 통해 결과를 제공하기 용이함

 

2. 진단 분석

• '왜 이러한 일이 발생했는가'에 대해 분석하는 것
• 특정 페이지의 트래픽이 증가한 경우, 유입 경로, 캠페인 진행 여부 등 해당 현상에 대한 원인을 파악할 때 활용 

 

3. 예측 분석

• 앞으로 일어날 일을 예측하는 분석 유형
• 예시) 금융 서비스의 FDS(Fraud Detectoin System): 부정, 이상거래를 탐지하는 시스템으로, 특정 고객의 카드가 서울에서 결제된 후 3시간 뒤 뉴욕에서 결제를 시도하면 비정상 결제로 판단해서 거래를 중단시키는 식으로 활용함
• 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 기술과 접목해서 활용

 

4. 처방적 분석

• 데이터 분석을 바탕으로 해야할 행동이 무엇인지 대안을 제시하는 유형
• 넷플릭스나 왓챠에서 알고리즘을 통해서 유저 취향에 맞춰 볼만한 콘텐츠를 추천하거나 내비게이션에서 최적의 경로를 추천해주는 식으로 활용됨