데이터 분석의 모든 것: 프로세스, 도구 및 실무 적용

핵심 기술:
데이터 분석은 패턴 발견을 위한 데이터 탐색 과정으로, 추세 파악, 데이터 수집, 정제, 변환, 해석 및 결과 전달의 체계적인 프로세스를 따릅니다.

기술적 세부사항:
* 목표 정의: 데이터 분석의 초기 단계로, 주로 트렌드 발견과 같은 목표를 설정합니다.
* 데이터 수집: 다양한 소스로부터 데이터를 모읍니다.
* 데이터 정제: 불완전하거나 관련 없는 데이터를 제거하고 수정합니다.
* 데이터 변환: 데이터를 적합한 형식으로 가공합니다.
* 데이터 해석 및 결과 전달: 분석된 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 공유합니다.

주요 도구:
* 스프레드시트: Excel
* 프로그래밍 언어: Python (Pandas, Numpy 라이브러리 활용)
* 데이터베이스: SQL
* 시각화 도구: Power BI, Tableau

개발 임팩트:
데이터 분석을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있으며, 데이터 기반의 서비스 개선 및 혁신을 추진할 수 있습니다. 이는 IT 서비스의 효율성과 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.