데이터 분석 방법 13가지 모음! 더 이상 망설일 필요가 없다!

데이터 분석 방법 13가지 모음! 더 이상 망설일 필요가 없다!

최종 업데이트:2021-10-21

데이터 분석 방법 은 데이터의 중요성이 높아지고 있는 현대 사회에서 많이 활용되고 있습니다. 오늘 당신의 맞은 13가지의 데이터 분석 방법 소개하고 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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데이터 분석 방법 13가지 

데이터 분석 툴을 써보면서 데이터 분석 방법을 이해하는데 가장 빠릅니다.

데이터 분석은 통계학, 기계학습, 데이터 시각화를 포함한 다양한 분석 방법 이나 도구를 이용하여 데이터분석 결과를 비즈니스에 유용한 정보로 전환하는 과정입니다. 

다음은 데이터 분석 기법을 살펴보겠습니다.

데이터 분석 방법 : 데이터 시각화 활용하기

1. 차트에서 인사이트 파악

차트는 하나 또는 여러 개의 데이터 세트를 시각화하는 가장 쉬운 방법입니다. 차트는 여러 가지의 측면이 있습니다. 시간에 따른 요소 간의 관계를 나타내는 막대그래프나 꺾임선그래프 그리고 요소가 전체 비율을 나타내는 원그래프도 있습니다.

출처: FineReport

차트에 관련 자료는 시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기를 참고하세요.

2. 플롯

플롯은 2개나 2개 이상의 데이터 세트를 2D 또는 3D 공간으로 분산하고 이러한 세트와 플롯 상의 변수 사이의 관계를 표시합니다. 플롯에도 여러 종류가 있습니다. 분산 차트와 버블 차트가 가장 전통적입니다. 박스 플롯을 이용해, 대량의 다른 데이터 간의 관계를 시각화합니다.

출처: FineReport

3. 지도 차트

지도는 많은 업계에서 널리 사용되고 있습니다. 지역지도, 건물계획, 웹사이트 등에 요소를 배치할 수 있습니다. 가장 흔히 쓰인 지도는 히트 맵, 포인트 맵 그리고 색칠 맵입니다.

출처: FineReport

4. 다이어그램 및 매트릭스

다이어그램은 보통 복잡한 데이터의 관계와 링크를 나타낼 수 있습니다. 다양한 유형의 데이터를 한 화면에배치하려면 사용할 수 있습니다.예를 들어, 계층, 다차원 등과 같은 것이 있습니다.

매트릭스는 자주 갱신하는 여러 개의 데이터 세트 간의 상관관계를 반영할 수 있는 빅데이터 시각화 방법입니다.

출처: FineReport

데이터 분석 방법 : 통계학

1. 크로스 집계

크로스 집계란 질문 항목을 곱해 집계하는 데이터 분석 수법입니다. 엑셀(Excel)의 ‘피벗 테이블’이라는 기능을 사용하면 효율적이고 쉽게 할 수 있습니다.

예를 들면, ‘상점의 서비스에 만족하셨습니까?’라고 하는 설문조사를 할 때, 모인 데이터를 근거하여, ‘연대별’과 ‘서비스의 만족도’를 사용한 크로스 집계 리포트를 만들 수 있습니다.  ‘30대와 40대’의 ‘서비스의 만족도’는 얼마나 다른지를 분명히 알 수 있습니다.

2. 클러스터 분석

클러스터 분석은 서로 다른 성질의 데이터를 혼합해 유사한 데이터끼리를 몇 개의 클러스터(그룹)로 분류하는 분석 수법입니다. 클러스터(그룹) 구분을 위한 계산 방법은 다릅니다. 

크게 2 가지 방법으로 분류됩니다. 

• 하나는 계층적 방법으로 서로 비슷한 사람을 여러 개의 클러스터로 분류하는 방법입니다. 
• 다른 하나는비계층적 방법으로 비슷한 사람들끼리 같은 클러스터에 소속되도록 전체를 분할하는 방법입니다.

클러스터 분석의 응용 예로서 사용자의 특성에 맞춘 내용의 다이렉트 메일(DM)의 배포나 상품 레코멘드등이 있습니다.

3. 회귀 분석

결과의 수치와 요인의 수치를 해석해 양자 간의 관계를 명확히 하는 분석 방법입니다. 

요인이 되는 수치는 ‘설명변수’이고, 결과가 되는 수치는 ‘목적변수’라고 합니다. ‘설명변수’가 하나 있으면 단회귀 분석이고, 여러 개 있으면 중회귀 분석입니다. ‘목적변수’가 0에서 1의 범위로 들어가는 것은 로지스틱 회귀 분석입니다.

회귀 분석은 어떤 변수가 다른 변수의 동작에 영향을 줄 가능성이 있는 경우에 이용됩니다.

현상에 대한 예측, 시뮬레이션, 검증, 요인 분석은 효과가 있습니다. 예를 들면, 물가와 수요, 집의 넓이와 집세 등.

4.인자 분석

많은 변수 뒤에 숨어있는 공통 인자를 추출하는 데이터 분석 방법입니다. 

인자 분석은 심리나 경제학 등의복잡한 과제에서의 변수 관계 연구 그리고 지금 비즈니스 마케팅 조사를 분석하는데 사용됩니다.

5. 시간별 분석

시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터, 이른바 시간별 데이터 분석 방법 입니다. 시간별 분석에 의해서, 장기 증가나 감소, 계절성 데이터의 변동을 예상할 수 있습니다.

예를 들면, 해마다 증가하는 이산화탄소 농도, 또한 가스 소비량이 봄과 가을에는 적고 여름과 겨울에 많은 것입니다. 

6. 판별 분석

데이터를 분류하는 방법 중 하나입니다. 즉, 알고 있는 데이터가 있고 새로운 데이터의 속성에 의해 그것을 어느 그룹에 넣을지를 예측합니다. 

판별분석은 다양한 용도별로 쓰입니다. 예를 들면, 검사 결과로부터 병의 유무의 판별, 고객의 장래적인 발주 예측 등.

데이터 분석 방법 : AI · 기계 학습

1. 관련 분석

관련 분석은 데이터에서 의미 있는 관련성을 추출하는 데이터 분석 방법입니다. 마케팅에서 ‘상품 A를 사는 고객이 상품 B도 살 가능성이 어느 정도인가’의 예측에 이용되므로 마켓 분석이라고도 불립니다.

관련 분석의 결과는, 잘 팔리는 상품과 잘 팔리지 않는 상품을 찾아내 매출 제고에 힌트를 제공할 수 있습니다.

2. 결정목 분석

기계 학습 방법의 하나로 분류나 회귀 분석을 하는 수목형의 모델입니다.데이터셋을 작은 서브셋으로 분할해, 동시에 연결되는 가지처럼 전개합니다. 결정목 분석은 결과에 도달하는 원인을 나타내기 위해 이용됩니다.

결정목 분석이 활용되는 대표적인 비즈니스 사례로 고객별 구매 기록에서 자사의 제품을 산 고객의 특징이나 기계 작동에서 고장으로 이어지는 지표 등을 발견할 수 있습니다.

3. 퍼지논리

확률 베이스의 데이터 분석 방법의 하나입니다. 인간의 언어나 추론에 포함되는 애매성을 확률 변수의 하나로서 1~0간의 수로 나타냅니다. 

어느 데이터 분석 방법  좋을가?

위에서는 빅데이터 분석의 정의, 종류와 방법을 해설했습니다. 

이렇게 많은 데이터 분석의 방법에 대해서, ‘어느 데이터 분석 방법이 제일 좋은가’라고 묻는 분이 계실 것 같습니다. 

사실 데이터 분석에 최적인 기법이 없다고 할 수 있습니다. 

이 13가지 방법은 각각의 역할, 장단점이 있습니다. 어느 방법을 사용할지는 주제와 데이터의 성질에 따라 몇 가지의 방법으로 데이터를 분석하는 것이 대부분입니다.

효율적으로 빅데이터 분석 기법을 활용하여 결과를 내기 위해서는 BI 도구와 조합하는 것이 좋다고 생각합니다. 

예를 들어 FineReport는 데이터 분석, 시각화 및 보고서 작성에 전문적인 BI 도구입니다. 드래그 및 드롭만으로 데이터를 집계하여 차트와 플롯을 깨끗하게 만들 수 있습니다. 

체험판 무료로 알아보기
현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다. 

데이터 분석이란?

데이터 분석은 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 정보를 발견하기 위해 데이터 처리, 변환 및 모델링 프로세스로 정의됩니다.

*데이터 분석에 관련 자세한 자료는 기업을 위해 왜 데이터 분석 을 필요할까? 어떻게 분석할까?를 참고하시기 바랍니다.

데이터 분석에 필요한 데이터는 특정 주제에 관한 다양한 소스로부터 수집됩니다.

데이터를 모으면, 가설을 검증하거나 조사 리포트를 작성하기 위해 데이터 분석 방법을이용하여 데이터를 정리·분석합니다.

데이터 분석 방법 이란?

데이터 분석 방법 는 목적, 분야, 데이터 분석 도구의 다양한 종류와 방법이 있습니다. 

주로 정량 분석과 정성 분석이라는 2가지 빅데이터 분석 기법이 포함되어 있습니다.

정량 데이터 분석

정량 데이터 분석이란 ‘수치데이터’를 바탕으로 분석하는 방법입니다. 구체적으로는 사이트의 접속수, 순이익 등 객관적으로 현상을 평가하는 것을 가리킵니다. 

정량 데이터 분석은 사람의 경험이나 느낌에 좌우되지 않는 장점이 있습니다. 다만, 분석 결과의 확실성을보장하기 위해 많은 샘플을 수집할 필요가 있습니다.

정성 데이터 분석

한편, 정성 데이터 분석은 숫자를 사용하지 않고, ‘질적 데이터’를 바탕으로 분석하는 수법입니다. 예를 들면, 고객에게 제품 이용의 느낌에 관한 설문조사를 실시할 때, 수치만으로 나타낼 수 없는 정보가 있습니다. 혹은 성별, 꽃의 종류, 날씨(맑음이나 비) 등이 있습니다. 정량 데이터 분석에 비해 객관성이 부족하다는단점이 있습니다. 그러나, 전체의 과제나 논점을 파악하기 위한 대국적인 정보를 읽어낼 수 있습니다.

정량 분석과 정성 분석은 각각의 특징을 가지기 때문에 실제로 데이터 분석 시 2가지 데이터 분석 방법 을조합하는 경우가 많습니다. 

이와 같이 양자의 효과를 최대한으로 끌어내어 분석 결과의 정확도가 향상될 것입니다.