데이터 분석에서 데이터를 수집하고 정리하는 과정인 [데이터 전처리]는 업무 시간의 최대 80%를 차지할 정도로 시간이 많이 걸리는 일입니다. 하지만 프로그래밍을 할 줄 아는 데이터 분석가는 아래와 같은 능력을 통해 문제를 효율적으로 해결할수 있습니다. 1. 효율적인 데이터 수집 및 전처리 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터를 수집하고 데이터를 전처리해야 합니다. 이 때 프로그래밍을 사용하면 로우 데이터(Raw Data)를 수집, 집계, 또는 요약하는 복잡한 데이터 전처리 과정을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 2. 플러그인, 패캐지 및 라이브러리 사용 데이터 분석 과정에서 실제로 다양한 플러그인(Plugin)와 라이브러리(Library)가 사용됩니다. 프로그래밍을 할 수 있다면, 이러한 도구와 라이브러리를 자유롭게 활용할 수 있습니다. 예를 들어, Python의 pandas, NumPy, scikit-learn 등의 라이브러리를 사용하여 데이터 분석 및 머신 러닝 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 3. 데이터 시각화 데이터 분석에서 분석가는 결과를 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽게 전달하는 것이 중요합니다. 이 때 데이터 시각화 패키지를 사용하면, 다양한 차트, 그래프, 대시보드 등을 간단한 코드를 통해 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 결과를 효과적으로 시각화하여 의사 결정자 또는 팀원들과 빠르게 공유할 수 있습니다. 4. 자동화와 확장성 프로그래밍을 통해 데이터 분석 작업을 자동화할 수 있습니다. 반복적이고 복잡한 작업들을 자동으로 수행함으로써 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, 프로그래밍을 사용하면 작은 규모의 분석 작업에서부터 큰 규모의 프로젝트까지 확장성을 고려하여 다양한 크기의 작업을 수행할 수 있습니다. 5. 유연성과 개인화 프로그래밍을 할 수 있다면 데이터 분석 작업을 개인의 요구와 니즈에 맞게 유연하게 조정할 수 있습니다. 필요한 분석 방법이나 알고리즘을 직접 구현하고 수정할 수 있으며, 다양한 데이터 소스를 다룰 수 있습니다. - 데분당태 챌린지 네번째 미팅 내용에서 발췌 - #데이터리차드 #데이터분석 #데이터교육 #데분당태챌린지