흥미진진한 프로그래밍의 세계흥미진진한 프로그래밍의 세계 개론 R 프로그래밍을 소개하며, R을 통해 데이터 분석을 어떻게 확장할 수 있는지 설명했습니다. 1. 지금까지 학습한 스킬들문제를 정의하고, 데이터 분석을 위한 질문을 제시하는 방법.스프레드시트, 데이터베이스, SQL 등을 사용하여 데이터를 구성하고 변환하는 기술.데이터의 무결성을 확인하고, 이를 시각적으로 효과적으로 전달하는 능력.스토리텔링을 통해 이해관계자에게 유용한 정보를 전달하는 방법.2. 새롭게 배울 R 프로그래밍R은 데이터 분석 과정에서 유용한 프로그래밍 언어로, 데이터를 정리하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.이번 과정에서는 프로그래밍 언어의 기본 사항을 배우고, R을 통해 데이터를 다루는 다양한 방법을 학습하게 됩니다.R을 사용하여..

효과적인 프레젠테이션의 기술 및 과학프레임워크와 함께 프레젠테이션하기  프레임워크의 역할:프레임워크는 비즈니스 작업 및 측정항목과 논리적으로 연결하여, 청중이 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석 결과에 접근할 수 있도록 돕습니다.프레젠테이션을 할 때 중요한 정보에 집중하는 데도 도움이 됩니다.비즈니스 작업과 맥락 제공:원시 데이터는 많은 사람에게 의미가 없지만, 비즈니스 작업의 맥락에서 제시하면 청중이 공감할 수 있습니다. 비즈니스 작업을 명확히 이해하고, 이를 바탕으로 데이터를 프레임하는 것이 중요합니다.실제 사례: 아보카도 추세 분석:예시로, 식료품 매장에서 계절별 아보카도 재고 결정을 돕기 위해 아보카도 관련 온라인 검색 추세를 분석하는 작업이 제시되었습니다.프레젠테이션은 비즈니스 작업에 초점을 맞추며..

데이터를 사용해 스토리 만들기 데이터로 스토리텔링하기 시작 및 데이터 세트 준비먼저, 프로젝트를 진행할 데이터 세트 네 가지를 다운로드합니다. 시나리오 설정에 따르면, 여러분은 2000년부터 2011년까지 각 국가의 1인당 CO2 배출량과 인구, GDP, 에너지 사용 데이터를 시각화해야 합니다. Tableau Public에 로그인한 후, 'My Profile'에서 'Create a Viz'를 선택해 Tableau 인터페이스를 열고 데이터를 시작할 수 있습니다. 데이터 업로드 및 조인CO2 데이터 세트 업로드: ‘Files’ 탭을 이용해 CO2 Data Cleaned 파일을 Tableau에 업로드합니다.다른 데이터 세트 추가: ‘Connections’에서 Energy Data, GDP Total, Tota..

Tableau 시작하기Tableau Public 및 기타 온라인 도구 Tableau의 정의와 역할먼저 Tableau는 데이터를 보고 이해하며 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 애널리틱스 플랫폼입니다. 이는 비즈니스뿐만 아니라 비영리 단체, 교육, 정부 기관 등 다양한 분야에서 데이터를 활용하는 데 광범위하게 사용됩니다. 예를 들어, 한 지역 시장의 부동산 가격 변화를 분석하거나, 비영리 단체가 운영 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또 다른 흥미로운 예시는 스티브 토마스라는 Tableau 사용자에 의해 만들어진 데이터 시각화 자료로, 미국 전역의 빅풋 목격 기록을 Tableau를 사용해 시각화한 것입니다. 이 자료는 Tableau의 팬 커뮤니티와 Tableau ..

데이터 시각화 이해데이터 시각화가 중요한 이유 데이터 시각화의 중요성과 역사미래의 데이터 애널리스트를 대상으로 한 이번 세션에서는 데이터 시각화의 중요성과 그 발전 과정을 다루었습니다. 데이터 시각화는 대량의 데이터를 분석하고 전달하는 데 매우 중요한 도구로, 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕습니다. 역사적으로는 지리적 데이터를 시각화한 지도가 그 시초였으며, 시간이 흐르면서 더 많은 형태의 시각적 표현이 등장했습니다. 특히 1700~1800년대 과학자들은 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 더욱 발전시켰고, 1990년대에는 디지털 시대의 도래와 함께 시각화의 역할이 더욱 중요해졌습니다. 데이터 애널리스트의 시각화 활용오늘날 데이터 애널리스트가 시각화에 시간을 할애하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니..

데이터 계산 시작하기데이터 계산  1. 데이터 분석에서의 효율성SQL 사용의 중요성: Google에서의 경험을 공유하며, SQL을 통해 데이터를 가져오고 분석하는 것이 업무 효율성을 크게 향상시켰다는 내용을 강조합니다.효율적 작업: 분석 시간 단축과 성과 향상을 위해 SQL을 활용한 사례 소개.2. 스프레드시트 기본 계산식기본 계산식: 스프레드시트의 기본 계산식을 살펴보고 이를 활용해 효율적인 계산을 진행합니다.IF 함수: 조건부 수식을 통해 특정 조건을 충족하는 데이터를 필터링하고 계산할 수 있는 방법을 다룹니다.3. SUMPRODUCT 함수SUMPRODUCT의 활용: 덧셈과 곱셈을 한 번에 처리하여 분석 속도를 5배 이상 향상시키는 방법을 소개합니다.4. 피벗 테이블피벗 테이블 복습: 피벗 테이블을 ..

데이터 분석의 기초분석 과정 1. 데이터 분석이란?정의: 데이터 분석은 수집된 데이터의 의미를 파악하고, 그 안에서 패턴과 관계를 찾아 결과를 도출하는 과정입니다.목표: 데이터를 통해 문제를 해결하거나 질문에 답할 수 있는 유용한 정보를 찾아내는 것이 목적입니다.2. 데이터 분석의 4단계분석 과정은 데이터를 정리하고, 해석하여 결과를 도출하는 일련의 단계를 포함합니다. 이 4단계를 자세히 알아보면:1. 데이터 구성데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 정리하고 구조화하는 단계입니다.복잡한 데이터를 체계적으로 배열하여 분석을 쉽게 합니다.예시: 결혼 선물 목록에서 모든 데이터를 한눈에 보기 좋게 정리합니다.2. 형식 지정 및 조정데이터를 필터링하고 정렬하여 원하는 형태로 만들어 데이터를 더 잘 이해할 수 있게 합..