건축가들은 건물을 지을 때 뼈대(Framework)를 사용하여 먼저 건물의 틀을 잡습니다. 뼈대를 통해 어떤 건물이 탄생할지를 가늠해보고 거기에 추가적인 요소들을 더하는 방식을 사용하죠. 만약 건물을 뼈대 없이 올리면 어떻게 될까요? 건물의 기능이 약해지는 것은 물론 건물 자체가 무너질 수 있습니다. 구조화 된 뼈대로 건물의 틀을 먼저 잡듯이 데이터 분석도 정해진 구조와 형태를 갖추는 프레임워크(Framework)에서 시작합니다. 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리고 필요한 정보를 얻는 과정에서 복잡하고 불안정한 데이터를 가지고 안정적이고 체계적인 프레임워크 없이 성공적인 분석 결과를 만들고 활용하기까지는 매우 힘들것입니다. 데이터 분석 프레임워크는 데이터 분석을 위한 일련의 과정과 방법을 구조화한 것입니다. 데이터 분석에 필요한 전반적인 프로세스를 파악하고 이를 기반으로 데이터 전문가들이 서로 협업하여 멋진 결과물을 만들수 있습니다. 데이터 분석 프레임워크는 사소한 차이는 있지만 문제 정의 → 데이터 수집 → 데이터 전처리 → 데이터 분석 → 데이터 시각화 → 행동 도출 로 정의될수 있습니다. 각 단계들을 잘 정의하고 하나하나씩 해결해나가보면 우리는 멋진 데이터 작품을 볼수 있는 기회를 얻게 될 것입니다. - 데분당태 챌린지 첫번째 미팅 노트에서 발췌 - #데이터리차드 #데이터분석 #데이터교육 #데분당태챌린지