데이터 분석의 힘 익히기: 데이터 분석에 대한 XNUMX가지 접근 방식

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사업의 미래를 알려주는 수정 구슬이 있었으면 하고 바란 적이 있습니까? 다가올 일에 대한 신비로운 일견을 약속할 수는 없지만 차선책인 데이터 분석이 있습니다.

오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업은 방대한 양의 데이터를 수집하고 생성하는 것이 수월해졌습니다. 그러나 데이터가 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 

비즈니스에서는 데이터를 이해하고 더 나은 결정을 내릴 수 있는 방식으로 데이터를 사용할 수 있어야 합니다. 여기에서 데이터 분석이 시작됩니다. 데이터 분석은 통찰력을 추출하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 검사하는 프로세스를 말합니다.

통계에 따르면 데이터 분석 시장은 빠르게 성장하고 있으며 650 억 달러 이상 2029년까지. 이는 기업과 세계 경제에서 데이터 분석의 중요성이 증가하고 있음을 보여줍니다.

미래는 데이터 중심입니다. 고객 행동 예측에서 최적화 영역 식별에 이르기까지 데이터 분석을 통해 기업은 데이터에 숨겨진 비밀을 풀고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 사용할 수 있는 도구와 기술이 너무 많기 때문에 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다.

이 기사는 데이터 분석 데이터 분석에 대한 네 가지 접근 방식을 탐색합니다. 이 글을 끝까지 읽으면 데이터의 힘을 활용하고 비즈니스를 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 지식을 갖게 될 것입니다.

이미지 출처 : HBS

기술 분석은 데이터 분석의 한 유형입니다. 데이터를 설명하고 요약하는 데 중점을 둡니다. 과거에 일어난 일에 대한 통찰력을 얻기 위해. 일반적으로 "무슨 일이 있었나요?"와 같은 질문에 대답하는 데 사용됩니다. 그리고 "얼마나?". 

기술 분석은 기업과 조직이 데이터를 이해하고 의사 결정에 영향을 줄 수 있는 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 기술 분석의 실제 사례입니다.

• 소매점은 과거 판매 데이터를 분석하여 인기 있는 제품과 경향을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 사람들은 XNUMX월에 사탕을 더 많이 사는 경향이 있습니다.  
• 환자 데이터를 요약하여 일반적인 건강 문제를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 대부분의 사람들은 XNUMX월에서 XNUMX월 사이에 독감에 걸립니다. 
• 개선이 필요한 영역을 식별하기 위해 학생 성과 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 미적분학에 낙제하는 대부분의 학생들은 자주 수업에 지각합니다. 

기술 분석을 효과적으로 사용하려면 다음을 수행해야 합니다. 데이터가 정확한지 확인 그리고 고품질. 통찰력을 효과적으로 전달하기 위해 명확하고 간결한 시각화를 사용하는 것도 중요합니다. 

예측 분석은 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 미래 이벤트를 예측합니다. 일반적으로 "무슨 일이 일어날까요?"와 같은 질문에 대답하는 데 사용됩니다. 그리고 "만약?".

예측 분석은 다음과 같이 유용합니다. 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다 앞으로. 이를 통해 비즈니스 운영을 개선하고 비용을 절감하며 수익을 높일 수 있습니다. 예를 들어 계절성과 이전 판매 수치를 기반으로 판매가 어떻게 될지 예측할 수 있습니다. 예측 분석 결과 겨울에 매출이 감소할 가능성이 높다면 이 정보를 사용하여 이번 시즌에 효과적인 마케팅 캠페인을 설계할 수 있습니다. 

다음은 실제 예측 분석의 몇 가지 실제 예입니다.

• 은행은 예측 분석을 사용하여 신용 위험을 평가하고 고객에게 대출을 제공할지 여부를 결정할 수 있습니다. 개방형 뱅킹에서 예측 분석은 각 고객에 맞는 고도로 개인화된 행동 모델을 구축하고 새로운 방식으로 고객의 신용도를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객을 위해, 이것은 더 좋고 더 저렴한 액세스를 의미할 수 있습니다. 은행 계좌, 신용 카드 및 모기지. 
• 마케팅에서 예측 분석은 특정 제안에 응답할 가능성이 가장 높은 고객을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
• 의료 분야에서는 예측 분석을 사용하여 특정 질병이 발병할 위험이 있는 환자를 식별할 수 있습니다.
• 제조 분야에서 예측 분석을 사용하여 수요를 예측하고 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다.

그러나 예측 분석을 효과적으로 사용하는 데에는 몇 가지 문제가 있습니다. 한 가지 과제는 정확한 예측에 필수적인 고품질 데이터의 가용성입니다. 또 다른 과제는 데이터를 분석하고 정확한 예측을 하기 위해 적절한 모델링 기술을 선택하는 것입니다. 마지막으로 사용된 기술이 복잡하고 이해하기 어려울 수 있으므로 예측 분석 결과를 의사 결정자에게 전달하는 것은 어려울 수 있습니다.

규범적 분석은 설명적이고 예측적인 분석을 넘어 취해야 할 조치에 대한 권장 사항을 제공하는 데이터 분석 유형입니다. 즉, 이 접근 방식은 최적화 기술을 사용하여 최선의 행동 방침 식별, 일련의 제약 조건과 목표가 주어집니다.

"무엇을 해야 합니까?"와 같은 질문에 대답하는 데 일반적으로 사용됩니다. 그리고 "어떻게 개선할 수 있습니까?"

효과적이기 위해서는 분석 중인 데이터에 대한 깊은 이해와 다양한 시나리오를 모델링하고 시뮬레이션하여 최선의 행동 방침을 식별할 수 있는 능력이 필요합니다. 따라서 이것은 네 가지 방법 중 가장 복잡한 접근 방식입니다. 

규범적 분석은 제품 혼합, 인력 계획, 마케팅 혼합, 자본 예산 책정 및 용량 관리를 비롯한 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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실행 중인 규범적 분석의 가장 좋은 예는 사용량이 많은 시간에 방향을 찾기 위해 Google 지도를 사용하는 것입니다. 이 소프트웨어는 모든 운송 모드와 교통 상황을 고려하여 가능한 최상의 경로를 계산합니다. 운송 회사는 이러한 방식으로 규범적 분석을 사용하여 배송 경로를 최적화하고 연료 비용을 최소화할 수 있습니다. 이는 연료비 상승을 고려할 때 특히 중요합니다. 예를 들어 캐나다에서는 보통 사람이 연간 약 $2,000 지출 연료만으로 차량당 거의 2.24 % 연료에 대한 총 연간 수입 중. 

그러나 예측 분석과 마찬가지로 처방 분석을 효과적으로 사용하는 데 몇 가지 문제가 있습니다. 첫 번째 도전은 고품질 데이터의 가용성 정확한 분석과 최적화에 필수적입니다. 또 다른 문제는 사용되는 최적화 알고리즘의 복잡성으로, 효과적으로 구현하려면 전문 기술과 지식이 필요할 수 있습니다.

진단 분석은 기술적 분석을 넘어서는 데이터 분석 유형입니다. 근본 원인을 식별하기 위해 문제 또는 문제. "왜 그런 일이 일어났습니까?"와 같은 질문에 답합니다. 그리고 "그 원인은 무엇입니까?". 예를 들어 진단 분석을 사용하여 50월 매출이 XNUMX% 감소한 이유를 확인할 수 있습니다. 

진단 분석에는 데이터를 탐색하고 분석하여 문제를 설명하는 데 도움이 되는 관계 및 상관 관계를 식별하는 작업이 포함됩니다. 이는 회귀 분석, 가설 테스트 및 인과 분석과 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

실제 사례는 다음과 같습니다.

• 진단 분석을 사용하여 생산 공정에서 품질 문제의 근본 원인을 식별할 수 있습니다. 
• 고객 불만의 원인을 파악하고 목표 솔루션을 제공하는 데 사용할 수도 있습니다. 
• 사이버 위협의 경우 보안 침해의 원인을 식별하고 향후 공격을 방지하는 데 사용할 수도 있습니다.

진단 분석을 사용하면 문제 및 문제의 근본적인 원인을 식별하고 대상 솔루션을 개발하는 등 많은 이점이 있습니다. 그러나 이전의 두 가지 데이터 분석 방법과 마찬가지로 고려해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 하나는 고품질 데이터를 획득하고 정확한 분석 보장 통찰력이 어려울 수 있습니다. 둘째, 분석 기술은 매우 복잡할 수 있으며 효과적으로 구현되기 위해서는 전문 기술과 지식이 필요할 수 있습니다.

네 가지 각각 동안 데이터 분석에 대한 접근 고유한 강점과 약점이 있으므로 주어진 문제에 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 것이 원하는 결과를 달성하는 데 중요할 수 있습니다. 접근 방식을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

해결하려는 문제의 성격. 다른 문제에는 다른 접근 방식이 필요합니다. 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.

• 고객 피드백 데이터를 요약하고 고객 수요 패턴을 식별하기 위한 설명 분석
• 판매 실적 변화를 주도하는 요인을 식별하기 위한 진단 분석
• 제품에 대한 미래 수요를 예측하는 예측 분석 
• 제조 시설에서 생산 일정을 최적화하기 위한 규범적 분석

사용 가능한 데이터의 유형 및 품질. 또한 데이터가 정확하고 완전하며 관련성이 있는지 확인하는 것도 중요합니다. 여기에는 선택한 접근 방식에 적합하도록 데이터를 정리, 변환 또는 준비하는 작업이 포함될 수 있습니다. 많은 경우에 데이터 준비는 시간이 많이 걸리고 반복적인 프로세스일 수 있으며 특수 도구나 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

리소스와 기술을 분석에 사용할 수 있습니다.. 효과적인 데이터 분석을 수행하려면 올바른 기술과 도구를 보유하는 것도 중요합니다. 여기에는 통계 분석 소프트웨어, 프로그래밍 언어 및 시각화 도구가 포함될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 기술 데이터 분석가에게 유용할 수 있습니다. 데이터 랭글링, 데이터 시각화, 기계 학습 및 통계적 추론이 포함됩니다.

위의 논의에서 데이터 분석이 귀중한 통찰력을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 강력한 도구라는 것이 분명합니다. 데이터 분석에 대한 네 가지 접근 방식을 이해하고 활용함으로써 기업은 데이터를 더 잘 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 

그러나 분석 접근 방식을 선택할 때 비즈니스의 특정 요구 사항과 목표를 신중하게 고려하고 각각의 장점과 제한 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 

궁극적으로 기업은 올바른 접근 방식을 선택하고 효과적으로 구현함으로써 경쟁 우위를 확보하고 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다. 이제 흥미진진한 데이터 분석의 세계를 탐험해 보십시오. 가능성은 무한합니다!
 
 
나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험적 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일했습니다.
 

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/03/master-power-data-analytics-four-approaches-analyzing-data.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=master-the-power-of-data-analytics-the-four-approaches-to-analyzing-data