AI 데이터 분석을 위한 필수 데이터 기초: 정형/비정형 데이터, 타입, EDA, Tidy Data 완벽 이해

핵심 기술: AI 데이터 분석의 성공은 탄탄한 데이터 분석 기본기에 달려있습니다. 이 글은 정형/비정형 데이터, 숫자형/범주형 데이터 타입, 탐색적 데이터 분석(EDA), Tidy Data의 원칙 등 데이터 분석의 필수 개념을 명확하게 설명하여 사용자가 가진 데이터를 효과적으로 이해하고 구조화하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 분석의 목적: 궁금한 현상(Y)을 데이터(X)로 설명하거나 예측, 또는 설명 변수(X) 변경으로 결과(Y) 개선
* 분석 단계: 수집 → 기술(묘사) → 패턴 발견 → 예측 → 활용
* 주요 분석 기술: 기술 묘사 분석 (Descriptive), 탐색적 데이터 분석 (EDA), 예측/추론 분석 (Predictive/Inferential)
* 데이터 종류:
* 정형 데이터: 열과 행이 명확한 표 형식 (엑셀, SQL 테이블)
* 비정형 데이터: 고정된 형식 없는 텍스트, 이미지, 음성
* 데이터 타입 (정형 데이터 내):
* 숫자형 (Quantitative): 이산형 (Discrete), 연속형 (Continuous)
* 범주형 (Qualitative/Categorical): 명목형 (Nominal), 순서형 (Ordinal)
* 분석하기 좋은 데이터 (Tidy Data):
* 각 변수는 열(Column)에
* 각 관측치는 행(Row)에
* 원시 데이터 vs. 요약 데이터: 분석을 위해 웬만하면 원시 데이터로 시작하는 것이 유리함
* EDA (탐색적 데이터 분석): 데이터 구조 파악, 품질 점검, 핵심 지표 요약, 시각화, 가설 수립
* 데이터 묘사 관점: 요약 (Description), 비교 (Comparison), 관계 (Relationship)
* Feature와 Feature Engineering: 분석의 입력 변수(X) 및 이를 가공하여 성능을 높이는 과정

개발 임팩트:
* AI 도구를 효과적으로 활용하기 위한 선행 조건 이해
* 데이터를 더 깊이 이해하고 분석 과정에서 발생할 수 있는 오류 감소
* 더 정확하고 의미 있는 인사이트 도출 능력 향상
* AI와의 상호작용에서 명확한 질문을 던질 수 있는 능력 배양

커뮤니티 반응:
* AI로 모든 것을 해결할 수 있다는 환상에서 벗어나 데이터 기본기의 중요성을 강조
* 부사수가 사수의 지시를 잘 이행하기 위한 사수의 역할에 비유하며 AI 활용에서의 사용자 역할 강조

톤앤매너: 개발자를 대상으로 하는 전문적인 기술 콘텐츠로서, 명확하고 구조화된 정보 전달에 초점을 맞춥니다.