데이터분석 포트폴리오

개인 프로젝트를 시작하는 것은 매우 좋은 생각입니다. 데이터 분석에 대한 이해와 실력 향상에 큰 도움이 될 것입니다. 1. 주제 선정: 관심 있는 분야 또는 목표하는 산업/직무에 관련된 주제를 선택하면 관심을 유지하고, 보다 실질적인 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다. 2. 데이터 수집: 캐글(Kaggle), UCI 머신러닝 리포지토리, 공공 데이터 포털 등에서 원하는 주제에 대한 데이터를 찾을 수 있습니다. 3. 데이터 전처리: 데이터 클리닝, 결측치 처리, 아웃라이어 확인 등의 전처리 작업은 반드시 필요합니다. 이 과정에서 파이썬의 pandas나 numpy 같은 라이브러리가 자주 사용됩니다. 4. 탐색적 데이터 분석(EDA): 시각화 도구(matplotlib, seaborn 등)를 활용하여 데이터의 패턴을 이해하고 가설을 설정합니다. 5. 모델링 및 검증: 적합한 모델을 선택하여 학습하고, 검증 단계에서는 Overfitting 방지 및 모델 성능 향상을 위해 교차 검증(Cross Validation) 등의 방법을 사용합니다. 6. 결과 해석 및 보고: 분석 결과를 명확하게 해석하고, 이를 바탕으로 비즈니스 가치를 도출할 수 있어야 합니다. 또한, 이 과정을 잘 정리하여 프로젝트의 완성도를 높이는 것이 중요합니다. 각 단계는 본인의 현재 수준에 따라 적절히 조절하면서 진행하면 됩니다. 특히 초기에는 전체 프로세스를 이해하는 것에 중점을 두는 것이 좋습니다.