비즈니스 애널리스트 : 데이터를 분석하여 비즈니에서 절차, 제품, 서비스를 개선하도록 지원합니다. 비즈니스 인텔리전스 애널리스트 : 금융 또는 시장 분야의 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석합니다. 데이터 애널리틱스 컨설턴트 : 데이터 사용을 위한 시스템과 모델을 분석합니다. 데이터 엔지니어 : 분석용으로 다양한 소스의 데이터를 준비하고 통합니다. 데이터 과학자(데이터 사이언티스트) : 기술, 사회 과학 분야의 전문 스킬을 사용하여 데이터 분석을 통해 추세를 발견합니다. 데이터 스페셜리스트 : 데이터 베이스 또는 소프트웨어 시스템에서 사용할 데이터를 구성하거나 변환합니다. 운영 애널리스트 : 데이터를 분석하여 비즈니스 운영 및 워크 플로의 성과를 평가합니다. 데이터 애널리스트 데이터 과학자 데이터 스..

데이터 애널리스트는 데이터를 이해하기 쉽게 만들고 흥미롭게 보여주기 위해 시각화하고자 합니다. 데이터 시각화 계획 단계 1단계 : 데이터 패턴 살펴보기 2단계 : 시각화 계획 3단계 : 시각 자료 만들기 선차트, 맵, 도넛차트, 막대그래프 등 다양한 시각화 도구를 사용하여 분석한 데이터를 효과적으로 표현합니다. 스프레드 시트의 시각화 도구를 사용하면 선 차트, 막대 그래프와 같은 간단한 시각화 자료를 만들 수 있으며, Tableau와 같은 고급 도구를 사용하면 대시보드 형식의 시각화 자료에 데이터를 통합할 수 있습니다. 프로그래밍 언어 R로 작업하는 경우 RStudio의 시각화 도구를 사용할 수 있습니다. 스프레드 시트에서도 맵, 폭포형, 깔때기형 다이어그램 등의 고급 시각화 자료를 제공하고 있지만 효과..

SQL 기초 구조적 쿼리 언어(SQL , 보통 '시퀄'이라고 읽음)를 사용하여 데이커 베이스를 사용할 수 있습니다. 특히, SQL은 테이블에서 대규모 데이터 세트로 작업할 때 가장 유용한 데이터 애널리스트 도구 중 하나입니다. 스프레드 시트보다 훨씬 바르게 대규모 데이터베이스를 조사하고, 텍스트(문자열)와 숫자를 찾아내고, 필요한 유형의 데이이터를 정확하게 필터링합니다. 쿼리 란? 데이터베이스의 데이터 또는 정보에 관한 요청입니다. 데이터베이스를 쿼리한다는 말은 SQL을 사용하여 질문이나 요청을 전달한다는 의미로 데이터베이스와 동일한 언어를 사용하면 언제든지 데이터베이스와 정보를 교환할 수 있습니다. 모든 쿼리 구문은 다음과 같습니다. SELECT : 반환할 열을 선택 FROM : 원하는 열이 있는 테이..

데이터 구조화 테이블로 데이터를 구조화합니다. 테이블은 행과 열고 구성되어 있으며, 각 행은 다른 관측값입니다. 그리고 각 열은 해당 관측값의 다른 속성을 가지고 있습니다. 데이터 애널리스트가 사용하는 가장 일반적인 프로그램과 솔루션은 스프레드 시트, 쿼리 언어, 시각화 도구가 있습니다. 스프레드 시트(Microsoft Excel, Google Sheets) 스프레드 시트에서는 다음 작업으로 데이터를 의미있게 구조화 할 수 있습니다. 정보 수집, 저장, 구성, 정렬 패턴 식별, 각 특정 데이터 프로젝트에 적합한 방식으로 데이터 통합 그래프 및 차트와 같은 우수한 데이터 시각화 자료 생성 데이터베이스 및 쿼리 언어 데이터 베이스는 컴퓨터 시스템에 저장된 구조화된 데이터 모음입니다. SQL(구조적 쿼리 언어..

데이터 라이프 사이클 계획 : 필요한 데이터 유형, 데이터 관리방법, 데이터 책임자를 결정합니다. 캡처 : 다양한 소스에서 데이터를 수집하거나 가져옵니다. 관리 : 데이터를 유지하고 관리합니다. 데이터 저장 방법 및 위치, 데이터를 저장하는데 사용하는 도구를 결정하는 일이 포함됩니다. 분석 : 데이터를 사용하여 문제를 해결하고, 의사결정을 내리고, 비즈니스 목표를 지원합니다. 보관 : 장기적으로 저장하거나 향후 참고를 위해 관련 데이터를 보관합니다. 폐기 : 저장소에서 데이터를 삭제하고 데이터의 공유 사본을 모두 삭제합니다. 주의! 데이터 라이프 사이클 6단계(계획, 캡처, 관리, 분석, 보관, 폐기)를 데이터 분석 라이프 사이클 6단계(질문, 준비, 처리, 분석, 공유, 조치)와 혼동하지 않도록 주의합..

데이터 기반 의사결정은 사실을 기반으로 비즈니스 전략을 도출합니다. 분석 스킬의 다섯 가지 핵심! 호기심 적절한 질문을 통해 무언가를에 관해 더 많이 알고자 하는 마음 맥락이해 '큰 그림'에서 정보가 어디에 있는지 이해하는 스킬 기술적 사고 방식 큰일을 작은 단계로 나누는 스킬 기술적인 접근법을 사용하여 대상을 살펴보도록 스스로를 훈련합니다. 사실을 찾아내서 분석하고 이를 통해 얻은 유용한 정보를 사용하여 정보에 기반한 결정을 내립니다. 데이터 설계 데이터 및 정보를 구성하는 방법을 생각하는 스킬 데이터 전략 데이터 분석에 관련된 사람, 프로세스, 도구에 관해 생각하는 스킬