데이터 분석 유형, 이점 및 예

오늘날 데이터가 풍부한 세상에서 비즈니스 통찰력의 가치를 분석하고 추출하는 방법을 이해하는 것은 성공의 주요 동인 중 하나입니다.

​Forrester Research 보고서에서 널리 인용된 수치에 따르면 평균적으로 기업은 사용 가능한 데이터 중 12%만 분석합니다. 짐작하셨겠지만, 이는 나머지 88%의 데이터가 낭비된다는 의미입니다. 그 이유에는 분석 도구 부족, 억압적인 데이터 사일로, 어떤 데이터가 가치 있고 어떤 데이터가 무시될 수 있는지 알지 못하는 사용자 등이 포함됩니다.

데이터가 너무 많고 이에 따라 조치를 취할 시간이 부족하기 때문에 비즈니스 데이터를 효과적으로 수집, 관리, 구성 및 이해하는 방법을 아는 능력은 어려울 수 있지만 데이터 분석은 훌륭한 솔루션입니다.

데이터 분석의 힘과 이를 사용하여 비즈니스 관행을 향상하는 방법을 이해하는 데 도움을 주기 위해 가장 중요한 데이터 분석 질문에 답하고 있습니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 비즈니스 의사 결정 프로세스를 안내하는 유용한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 정리, 분석, 해석 및 시각화하는 프로세스로 정의됩니다.

데이터 분석과 함께 데이터 분석이라는 용어를 자주 듣게 됩니다. 둘 사이의 차이점은 데이터 분석은 데이터 분석 자체, 데이터를 심층 분석하는 데 사용되는 다양한 도구 및 기술, 커뮤니케이션에 사용되는 데이터 시각화 도구를 포함하여 데이터 관리의 전체 프로세스를 포괄하는 포괄적인 과학이라는 점입니다. 데이터 분석 결과.

데이터 분석은 무엇을 합니까?

데이터 분석이 하는 일에 대한 가장 간단한 대답은 데이터에서 통찰력을 추출하여 더 좋고 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것입니다. 답변하려는 질문에 따라 여러 유형의 데이터 분석이 있지만 데이터 분석 프로세스는 일반적으로 5가지 핵심 문구를 통해 진행됩니다.

• 분석하려는 데이터를 식별하세요.
• 데이터를 수집하세요
• 분석을 위해 데이터 정리
• 데이터 분석

• 데이터 분석 결과 해석

시장 포지셔닝, 고객 요구 이해, 마케팅 캠페인 성과 개선 등을 위한 데이터 분석을 통해 가능한 최선의 결정을 내리고 적절한 순간에 조치를 취하는 데 필요한 통찰력을 조직에 제공하여 최대한의 효과를 얻을 수 있습니다. 어떤 기회라도.

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데이터 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

기술은 비즈니스 운영 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이것이 바로 데이터 분석이 그 어느 때보다 중요한 이유입니다. 데이터를 기반으로 하고 데이터 기반 결정을 내리는 것이 비즈니스의 미래에 대한 선택을 할 때 완전한 확신을 가질 수 있는 유일한 방법입니다.

데이터 분석은 기업에 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.

• 제품 및 서비스의 특정 측면을 개선합니다.
• 사실을 바탕으로 더 빠르고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내립니다.
• 고객 요구 사항에 대한 더 깊은 이해를 얻습니다.
• 경쟁사의 약점과 강점을 분석하고 개선 기회를 찾아냅니다.
• 비용을 줄이고 이익을 늘리는 방법을 식별합니다.
• 데이터를 시각화하고 이해하기
• 조치가 필요한 성능 문제 발견

보시다시피 데이터 분석은 조직에 많은 이점을 제공합니다. 궁극적으로 올바른 방식으로 데이터를 분석하고 사용하면 더 많은 고객 만족, 신규 사용자, 더 높은 수익 및 성공적인 전략으로 이어집니다. 그리고 이는 모두 데이터 기반 의사 결정이 성공을 위한 로드맵 이자 기업이 앞으로 나아가는 데 집중해야 하는 가장 중요한 것 중 하나라고 믿는 이유의 일부입니다. 요인으로서의 직감을 완전히 제거하고 오직 사실에만 초점을 맞춥니다.

데이터 분석 유형

데이터 분석에는 4가지 주요 유형이 있습니다.

서술적 분석 (무슨 일이 일어났는가)

서술형 데이터 분석의 목적은 무슨 일이 일어났는지에 대한 질문에 답하는 것입니다. 왜 이런 일이 일어났는지, 나중에 무슨 일이 일어날지 설명하려고 하지 않습니다.  과거에 일어난 일에 대해 쉽게 소화할 수 있는 스냅샷을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다양한 데이터 소스의 원시 데이터를 주문, 조작 및 해석하여 비즈니스에 유용한 통찰력으로 변환함으로써 이를 수행합니다.

데이터 집계와 데이터 마이닝은 설명 분석에 사용되는 두 가지 주요 기술입니다. 데이터 집계는 데이터를 수집하여 요약된 형식으로 표시하는 프로세스인 반면, 데이터 마이닝은 분석 부분입니다. 분석 부분에서 분석가는 수집된 데이터를 탐색하여 패턴이나 추세를 파악할 수 있습니다. 결과는 그래프, 차트 또는 대시보드 형식으로 데이터를 시각적으로 표현한 것 입니다.

비즈니스에서 기술 분석의 가장 큰 용도 중 하나는 KPI(핵심 성과 지표)를 추적하여 비즈니스가 모든 수준에서 어떻게 수행되고 있는지 설명하는 것입니다. 마케팅 KPI 또는 CEO KPI, 필요하고 주의 깊게 관찰해야 하는 모든 것을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

설명적 분석을 수행하는 것은 데이터를 분석하고 최대한 활용하는 첫 번째 단계입니다. 미래의 결과를 예측하거나 어떤 일이 발생한 이유와 같은 질문에 대한 답변을 제공할 수는 없지만 데이터를 구성하고 추가 분석을 위해 준비합니다.

진단 분석 (왜 그런 일이 일어났는가)

진단 분석은 가장 강력한 데이터 분석 유형 중 하나입니다. 무슨 일이 일어났는지 이미 알고 나면 다음 논리적 단계는 왜 그런 일이 일어났는지 알아내는 것이며, 이것이 진단 분석이 하는 일입니다. 본질적으로 진단 유형의 데이터 분석은 사용자가 어떤 일이 발생한 이유를 상황에 맞게 이해하는 데 도움이 됩니다. 어떤 일이 왜 발생했는지, 어떻게 발생했는지 알면 문제를 해결하는 방법을 쉽게 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 설명 분석에서 9월에 이메일 마케팅 오픈률이 15% 감소한 것으로 나타나면 진단 분석을 수행하여 그 이유를 확인할 수 있습니다. 반대로, 설명 분석에서 전월에 비해 웹사이트 트래픽이 40% 증가한 것으로 나타나면 진단 분석을 수행하여 이러한 긍정적인 증가의 원인이 무엇인지, 그리고 향후에도 해당 트래픽을 궁극적으로 유지할 수 있는 방법을 알아낼 수 있습니다.

진단 분석은 고급 분석의 한 형태이며 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝, 상관관계 등의 기술이 특징입니다. 기업은 이러한 유형의 데이터 분석을 수행하여 데이터 간의 연결을 이해하고 행동 패턴을 식별합니다.

예측 분석 (어떤 일이 일어날 가능성이 있는지)

이름에서 알 수 있듯이 예측 분석은 미래에 일어날 가능성이 있는 일을 예측합니다. 이는 ML(머신러닝) 및 AI(인공지능)와 함께 설명 및 진단 분석 결과를 사용하여 수행됩니다. 예측 분석은 이전 두 가지 분석에서 밝혀진 패턴과 추세를 기반으로 미래 사건과 결과의 가능성을 추정합니다. 이는 미리 계획을 세우고 사실을 기반으로 전략을 세울 수 있으므로 기업에 특히 유용합니다.

예측 분석은 단순한 예측 이상의 용도로 사용됩니다. 또한 모든 산업 분야의 기업이 사기를 탐지하고 위험 가능성을 줄이고, 운영을 개선하고, 더 좋고 효과적인 마케팅 전략을 개발하고, 고객 서비스를 개선하고, 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

예측 분석에 대해 주목해야 할 중요한 점은 예측의 신뢰성이 선택한 예측 분석 기술과 사용된 데이터의 품질에 크게 좌우된다는 것입니다. 예측 분석에는 회귀, 분류, 이상값, 시계열 분석 등과 같은 분석 기술이 포함됩니다. 이러한 기술에는 대량의 고품질 데이터와 통계 및 R 및 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해가 필요하므로 필요한 인력 전문 지식이 부족하여 일부 기업에서는 구현하기가 더 어려워집니다.

다행히도 비즈니스에서 예측 분석을 활용하여 미래에 상황이 어떻게 전개될지에 대한 정보에 기반한 예측을 개발하는 데 도움이 되는 많은 분석 도구가 있습니다.

처방적 분석 (어떻게 일어날 것인가)

최종적이고 가장 진보된 수준의 데이터 분석 유형은 규범적입니다. 규범적 분석은 다음에 수행해야 할 작업을 결정하기 위해 이전의 모든 분석에서 얻은 통찰력을 결합합니다. 이는 예측된 미래 결과를 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 보여주고 이를 실현할 방법에 대한 질문에 답합니다.

처방적 분석은 고급 분석을 포함하여 복잡한 데이터 과학 기술의 전체 스펙트럼을 사용하며 수행하기 가장 어려운 분석입니다. 처방 분석의 신뢰성은 기술, 진단, 예측 분석과 정확성을 얼마나 잘 수행했는지에 따라 달라집니다.

그리고 여러분이 상상할 수 있듯이, 조치를 취하는 데 있어 규범적 분석은 가장 중요합니다. 각 유형의 데이터 분석은 귀중하고 유용한 통찰력을 밝혀내지만, 이를 모두 함께 사용해야 최상의 결과를 보장하기 위한 전체 그림을 이해할 수 있습니다. 미래에 무슨 일이 일어날지 아는 것은 좋지만, 이 지식을 최대한 활용하기 위해 다음에 무엇을 해야 할지 파악하지 못한다면 더 나은 결과를 달성하고 비즈니스를 성장시킬 수 없을 것입니다. .

데이터 분석 예

모든 업종의 모든 기업이 데이터 분석의 힘을 활용할 수 있습니다. 다음은 9개 산업에서 데이터를 활용하는 방법에 대한 실제 사례입니다.

일기 예보– 특히 온도, 습도, 바람 등 대기 조건의 현재 상태에 대한 데이터를 축적하고, 대기 프로세스를 통해 데이터 분석가는 어떤 날씨가 예상되는지 결정합니다.

호텔– 숙박률을 최대화하고 수익을 늘리기 위해 특정 밤의 손님 수를 예측해 보세요.

항공사– 예측 분석을 사용하여 티켓 가격을 설정하고 항공기 유지 관리 요구 사항을 결정합니다.

마케팅– 마케팅 팀은 데이터 분석을 사용하여 대상을 분류하여 타겟 마케팅 캠페인을 실행합니다.

금융– 금융 기관은 신용 위험 모델을 개발하고 금융 시장 동향을 예측하며 새로운 정책, 법률 및 규정이 비즈니스와 시장에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다.

제조– 예측 분석을 사용하여 공급업체 성능을 모니터링하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 생산 용량을 최적화합니다.

의료– 병원, 의사 및 기타 의료 시설에서는 환자의 치료를 추적하고 질병 발병 위험이 있는 환자를 확인할 수 있습니다.

보안– 해커와 사이버 범죄자로부터 기업과 개인을 보호합니다.

배송– DHL 및 FedEx와 같은 회사는 데이터 분석을 사용하여 수집된 데이터를 조사하고 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

데이터 분석을 위한 Python

Python은 고급 데이터 구조, 동적 유형 및 동적 바인딩, 복잡한 애플리케이션 개발은 물론 강력한 데이터 분석에 유용하게 사용되는 다양한 기타 기능으로 구성된 범용 프로그래밍 언어입니다. 덕분에 Python은 데이터 과학에 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어로 성장했습니다. 이는 개발자에게 데이터를 시각화하고 통찰력을 얻을 수 있는 수많은 옵션을 제공합니다.

데이터 시각화는 데이터 분석 프로세스에서 중요한 역할을 하며 분석 기술이 없는 사용자를 포함하여 모든 유형의 사용자가 데이터를 더 명확하고 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. Python 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하면 사용자가 일반적으로 발견하지 못하는 추세와 패턴, 상관 관계를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분석에 Python을 사용하는 또 다른 이점은 수많은 오픈 소스 및 상용 시각화 라이브러리를 제공한다는 것입니다. 보유하고 있고 분석하려는 데이터 유형에 따라 재무 차트, 과학 차트, 비즈니스 차트 등을 선택할 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 R

Python은 훌륭한 데이터 분석 도구이지만 데이터 분석이 주요 초점은 아니지만 R은 주로 데이터 분석에 사용되는 언어입니다.

R은 개발자와 데이터 과학자가 최소한의 코딩으로 복잡한 원시 데이터를 나타내는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있도록 하는 통계 컴퓨팅, 그래픽 데이터 분석 및 과학 연구를 위한 프로그래밍 언어이자 환경입니다. R은 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있도록 기본 그래픽 모듈을 사용하여 통계 분석 결과를 보여주기 위해 제작되었습니다.

​R에서 데이터 시각화를 만드는 것은 강력한 그래픽 기능 및 다양한 데이터 세트 선택과 같은 R의 다양한 기능을 사용하여 데이터 통찰력을 추출하는 기술입니다. Python과 마찬가지로 R은 사용자가 거의 모든 유형의 차트를 작성하고 그래픽의 품질과 미학을 향상시킬 수 있는 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리도 제공합니다.

데이터 분석 도구

데이터 분석 도구는 사용자가 데이터를 처리 및 분석하는 방식을 단순화하고, 데이터 세트 간의 관계와 상관관계를 탐색하고, 해석을 위한 패턴과 추세를 식별합니다.

Slingshot 대시보드 및 분석, 쉬운 협업을 위한 채팅 플랫폼, 프로젝트 관리 소프트웨어 및 팀을 위한 계획 도구를 동시에 제공하여 소유권, 작업 분할 및 진행 상황 추적을 돕는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 또는 문제. 의미 있는 방식으로 데이터에 연결하여 조치를 취하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 그리고 이것이 궁극적으로 데이터 기반 문화의 모든 것입니다. 즉, 분석, 창의성, 성공을 위한 추진력을 통해 지능적인 방식으로 사실을 최전선에 두는 것입니다.

Slingshot 사용하면 데이터를 쉽게 분석하고 아름다운 데이터 시각화를 생성하여 비즈니스 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 더 자세히 알고 싶으십니까? Slingshot 무료로 사용해 보고 실행 가능한 통찰력을 활용하는 동시에 팀이 더 쉽게 데이터를 활용하고, 데이터 기반 문화를 조성하고, 생산성을 향상시키는 데 어떻게 도움이 되는지 직접 알아보세요.