로고
김희준
김희준

May 06, 2023업데이트

현재 대부분의 산업이 온라인화 되면서 데이터는 ‘신석유’라고 불릴 정도로 매우 중요한 자원이 되었습니다. 이미 많은 기업에서는 데이터를 수집하고 분석해 유용한 정보를 찾고 합리적인 의사결정을 내리는 활용합니다. 이를 위해 다양한 데이터 분석 도구들이 개발되어 있는데요, 이들 도구들 중에서도 실무에서 자주 사용하고, 채용 공고에도 자주 나오는 7가지 데이터 분석 도구를 소개해 드리도록 하겠습니다!

데이터 분석 도구1

Part 1: 데이터 분석 도구 Top7

1. Excel

데이터 분석 도구2

Excel은 매우 강력한 데이터 분석 도구로 많은 분석가들이 사용하는 프로그램 중 하나입니다. Excel을 사용하면 데이터를 쉽게 분석, 정리하고, 필요한 계산을 수행할 수 있습니다.

데이터시각화: Excel은 차트와 그래프를 쉽게 생성할 수 있습니다. 데이터를 시각적으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

데이터정리: Excel은 대규모 데이터를 정리하고 필요한 정보를 추출하는 데 매우 유용합니다. 데이터 정리 기능을 사용하면 중복 항목을 찾아 제거하고 데이터를 필터링하거나 정렬할 수 있습니다.

계산및분석: Excel은 데이터 분석을 위한 다양한 함수와 도구를 제공합니다. 예를 들어, PivotTable과 PivotChart를 사용하여 대규모 데이터를 쉽게 요약하고 분석할 수 있습니다.

가격: 유료,Microsoft 365 Business Basic: 60달러/사용자/년

장점
  • 직관적인 인터페이스: Excel은 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 쉽게 함수와 차트를 생성하고 데이터를 정리할 수 있습니다.
  • 보편성: Excel은 대부분의 기업과 조직에서 사용되는 표준 프로그램입니다. 따라서 파일 공유와 함께 효율적인 협업이 가능합니다.
  • 저렴한 가격: Excel은 다른 데이터 분석 도구보다 상대적으로 저렴합니다.
단점
  • 대규모 데이터 처리에 한계: Excel은 대규모 데이터를 처리하는 데 한계가 있습니다.
  • 유연성의 한계: Excel은 다른 데이터 분석 도구와 비교하여 유연성이 떨어집니다. 특정 기능을 수행하기 위해 코드 작성이 필요한 경우, 다른 도구를 사용하는 것이 좋을 수 있습니다.

2. R

데이터 분석 도구3

R은 통계 분석을 비롯한 데이터 분석 및 시각화 작업에 많이 사용되는 무료 오픈소스 프로그래밍 언어입니다.

데이터시각화: R은 ggplot2와 같은 패키지를 통해 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

데이터전처리: R은 데이터를 다루는 다양한 함수와 패키지를 제공하므로, 데이터를 효율적으로 전처리할 수 있습니다.

통계분석: R은 다양한 통계 분석 기능을 제공합니다. 예를 들어, 회귀 분석, ANOVA, PCA 등 다양한 분석을 수행할 수 있습니다.

머신러닝: R은 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하고, caret 등의 패키지를 통해 이를 사용하기 쉽게 제공합니다.

가격:무료

장점
  • 무료로 사용이 가능합니다.
  • 다양한 분석 기능 내장: R은 통계 분석, 데이터 시각화, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용 가능합니다.
  • 광범위한 커뮤니티: 개발자들 간에 활발한 커뮤니티 형성되어 있어, 패키지나 코드를 공유하고 문제를 해결하는 것이 용이합니다.
단점
  • 문법이 복잡하고 초기 학습이 어렵습니다.
  • 대규모 데이터 처리에 한계: 대용량 데이터 처리 및 복잡한 분석 작업에는 한계가 있습니다.

3. Python

데이터 분석 도구4

Python은 범용 프로그래밍 언어로서, 데이터 분석을 비롯한 다양한 분야에서 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.

데이터분석및머신러닝: Python의 다양한 라이브러리와 패키지를 활용하여 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등이 있습니다.

웹개발: Python을 활용하여 웹 개발을 수행할 수 있습니다. Django, Flask 등의 프레임워크를 사용하면 웹 개발이 보다 편리해집니다.

자연어처리: Python을 사용하여 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다. NLTK, spaCy 등의 라이브러리를 활용하면 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

가격: 무료

장점
  • 보편성: 다양한 분야에서 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어입니다.
  • 다양한 라이브러리와 패키지: 다양한 라이브러리와 패키지를 제공하여 작업이 용이합니다.
  • 대용량 데이터 처리: 대용량 처리에 강합니다.
  • 쉬운 문법
단점
  • 상대적으로 느린 속도: C나 Java 같은 컴파일러 언어보다 상대적으로 느린 속도를 가집니다.
  • 메모리 문제: 대규모 시스템과 연동 시 메모리 사용량이 많아지는 문제가 있습니다.

4. SAS

데이터 분석 도구5

SAS는 기업용 데이터 분석 및 통계 소프트웨어로서, 대규모 데이터 분석 및 통계 분석에 적합합니다. SAS는 높은 수준의 데이터 품질 관리, 분석 및 예측 기능을 제공하여 데이터 분석 전문가들이 쉽게 사용할 수 있습니다.

데이터분석: 의료, 금융, 보험, 제조, 소매 등의 산업에서 데이터 분석에 활용됩니다. 예를 들어 의료 분야에서는 SAS를 사용하여 환자의 건강 정보와 치료 방법 등의 데이터를 분석하여 질병 예측 및 치료 방법을 개선하는 데 사용됩니다.

데이터관리: SAS는 대량의 데이터를 다루는데 효과적인 데이터 관리 기능을 제공합니다. SAS는 데이터를 불러오고 저장하며, 데이터를 변환하고 조작하며, 데이터를 검증하고 체크할 수 있는 기능을 제공합니다.

비즈니스인텔리전스: SAS는 비즈니스 인텔리전스 분석에도 사용됩니다. SAS는 데이터 마이닝, 예측 분석, 통계 모델링 등의 기능을 통해 비즈니스 의사 결정에 도움을 줍니다.

가격:유료 3,800달러~10,600달러/사용자/년

장점
  • 다양한 통계 분석 기능: SAS는 다양한 통계 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터를 분석하고 통계 모델링을 수행할 수 있습니다.
  • 대량의 데이터 관리: SAS는 대량의 데이터를 다루는데 효과적인 데이터 관리 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 쉽게 변환하고 조작하며, 검증하고 체크할 수 있습니다.
  • 보안: SAS는 보안 기능이 우수합니다. 데이터 접근 권한을 제한하고, 데이터 무결성을 보호하며, 안전한 데이터 전송을 보장합니다.
단점
  • 높은 비용: 상용 소프트웨어이기 때문에 비용이 많이 듭니다.
  • 높은 학습 곡선: SAS는 다른 통계 분석 소프트웨어와 비교해서 학습 곡선이 높습니다. 새로운 사용자가 사용법을 익히는데 시간이 걸릴 수 있습니다.
  • 제한된 커뮤니티: SAS는 R이나 Python처럼 광범위한 개발자 커뮤니티를 가지고 있습니다.

5. SPSS

데이터 분석 도구6

SPSS는 IBM에서 제공하는 데이터 분석 및 통계 분석을 위한 소프트웨어로, 대학 연구 및 기업 분석에서 많이 활용됩니다.

데이터분석: SPSS는 데이터 분석에 사용됩니다. 예를 들어, SPSS는 기초 통계 분석, 다변량 분석, 상관 분석, 회귀 분석 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.

설문조사분석: SPSS는 설문 조사 분석에도 사용됩니다. SPSS는 설문지의 응답을 입력하고, 이를 분석하여 인사이트를 도출할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터시각화: SPSS는 데이터 시각화 기능을 제공합니다. SPSS는 그래프 및 차트 작성 등 다양한 시각화 기능을 제공하여 데이터를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

가격:

IBM SPSS Statistics Base: 1,790달러/사용자/년

IBM SPSS Statistics Standard: 2,390 달러/사용자/년

IBM SPSS Statistics Professional: 4,990 달러/사용자/년

장점
  • 다양한 분석 기능: SPSS는 다양한 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터를 분석하고 통계 모델링을 수행할 수 있습니다.
  • 사용이 쉽고 직관적: SPSS는 사용이 쉽고 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 쉽게 데이터를 입력하고 분석 결과를 확인할 수 있습니다.
  • 편리한 보고서 작성: SPSS는 분석 결과를 보고서로 작성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 분석 결과를 쉽게 보고서로 정리하고 공유할 수 있습니다.
단점
  • 높은 비용: 상용 소프트웨어이기 때문에 라이선스 비용이 상대적으로 높음
  • 제한된 커뮤니티: SPSS는 R처럼 광범위한 개발자 커뮤니티를 가지고 있지 않습니다.
  • 제한된 데이터 크기: SPSS는 대량의 데이터를 다루는데는 적합하지 않습니다.

6. Tableau

데이터 분석 도구7

Tableau는 데이터 시각화 도구로서, 데이터를 시각적으로 보여주어 데이터 분석과 의사결정에 활용됩니다.

데이터시각화: Tableau는 데이터 시각화에 사용됩니다. 사용자는 쉽게 그래프, 차트, 맵 등 다양한 시각화 도구를 사용하여 데이터를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

대시보드작성: Tableau는 대시보드 작성에도 사용됩니다. 기업 내부의 매출, 비용, 인력 등의 데이터를 대시보드로 시각화하여 관리자들이 실시간으로 파악할 수 있도록 해줍니다.

데이터분석: Tableau는 데이터 분석에도 사용됩니다. Tableau는 기초 통계 분석, 상관 분석, 회귀 분석 등 다양한 분석 기능을 제공합니다.

가격:

Tableau Creator: 840 달러/사용자/년

Tableau Explorer: 420 달러/사용자/년

Tableau Viewer: 144 달러/사용자/년

장점
  • 직관적인 인터페이스: 직관적이고 쉬운 UI를 제공하여 누구나 쉽게 데이터 시각화를 할 수 있습니다.
  • 다양한 데이터 소스와 연동: 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출, 변환 및 시각화 할 수 있습니다.
  • 실시간 데이터 모니터링과 공유: 대시보드를 통한 실시간 데이터 모니터링과 공유가 용이합니다.
단점
  • 대용량 데이터 처리에 한계: 대규모 데이터 처리에는 적합하지 않습니다.
  • 높은 가격: 상대적으로 고가의 라이선스 비용이 필요합니다.

7. Boardmix

데이터 분석 도구8

Boardmix는 데이터 시각화 툴로, 다양한 데이터를 시각적으로 표현하여 분석하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 패턴이나 트렌드를 쉽게 파악할 수 있으며, 빠르고 직관적인 분석을 가능하게 합니다.

마케팅분석: Boardmix를 사용하여 다양한 마케팅 캠페인의 성과를 분석하고, 성과를 높일 수 있는 전략을 수립할 수 있습니다.

고객분석: Boardmix를 사용하여 고객 데이터를 분석하고, 고객 만족도를 높일 수 있는 방안을 모색할 수 있습니다.

비즈니스전략수립: Boardmix를 사용하여 기업의 경쟁 환경을 분석하고, 경영 전략을 수립할 수 있습니다

영업분석: Boardmix를 사용하여 영업 데이터를 분석하고, 매출을 높일 수 있는 전략을 수립할 수 있습니다.

가격:무료

장점
  • 실시간 협업 기능: 여러 사용자가 동시에 작업하고, 변경 내용을 즉시 확인 가능하며, 언제든지 공유 가능한 환경을 제공합니다.
  • 간편한 사용성: 사용자 인터페이스가 직관적이고, 데이터 시각화 도구를 제공하여 복잡한 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다.
  • 클라우드 기반: 소프트웨어를 설치할 필요 없이 인터넷에 연결된 장치에서 언제든지 접근 가능합니다.
  • 다양한 데이터 소스 지원: Boardmix는 다양한 데이터 소스와 연동 가능하며, 대부분의 데이터 파일 형식을 지원합니다.
  • 보안: 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 보안 기능을 제공하여, 비즈니스 환경에서도 안심하고 사용 가능합니다.
단점
  • 복잡한 데이터 분석에 한계: 복잡한 데이터 분석이나 처리는 제한적입니다.
  • 데이터 크기 제한: Boardmix는 대용량 데이터를 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 특히, 데이터 크기가 커질수록 속도가 느려지는 경우가 있습니다.

Part 2: 데이터 분석 도구 대조표

데이터 분석 도구 활용 가격 장점 단점
Excel 데이터 시각화/데이터 정리/계산 및 분석 60달러/사용자/년 직관적인 인터페이스/보편성/저렴한 가격 대규모 데이터 처리에 한계/유연성의 한계
R 데이터 시각화/데이터 전처리/통계 분석/머신 러닝 무료 무료/다양한 분석 기능 내장/광범위한 커뮤니티 문법이 목잡/대규모 데이터 처리에 한계
Python 데이터 분석 및 머신러닝/웹 개발/자연어 처리 무료 보편성/다양한 라이브러리 패키지/대용량 데이터 처리/쉬운 문법 상대적으로 느린 속도/메모리 문제
SAS 데이터 분석/데이터 관리/비즈니스 인텔리전스 3,800달러~10,600달러/사용자/년 다양한 통계 분석 기능/대량의 데이터 관리/보안 높은 비용/높은 학습 곡선/제한된 커뮤니티
SPSS 데이터 분석/설문 조사 분석/데이터 시각화 1,790달러/사용자/년 2,390달러/사용자/년 4,990달러/사용자/년 다양한 분석 기능/사용이 쉽고 직관적/편리한 보고서 작성 높은 비용/제한된 커뮤니티/제한된 데이터 크기
Tableau 데이터 시각화/대시보드 작성/데이터 분석 840달러/사용자/년 420달러/사용자/년 144달러/사용자/년 직관적인 인터페이스/다양한 데이터소스와 연동/실시간 데이터 모니터링과 공유 높은 비용/대용량 데이터 처리에 한계
Boardmix 마케팅 분석/고객 분석/비즈니스 전략 수립/영업 분석 무료 실시간 협업 가능/간편한 사용성/클라우드 기반/다양한 데이터 소스 지원/보안 복잡한 데이터 분석의 한계/데이터 크기 제한

마무리

지금까지 실무에서 자주 사용하고, 채용 공고에도 자주 나오는 7가지 데이터 분석 도구에 대해 살펴보았습니다. Boardmix의 강력한 장점은 협력 도구로서 데이터 분석에 특화되어 있다는 점입니다. 때문에 데이터 분석 과정에서 팀원들과 협력하면서 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

실시간으로 데이터를 공유하고, 협업하는 데 있어서 강력한 도구인 Boardmix를 꼭 한 번 사용해 보시기 바랍니다!

무료 가입 arrow

go to back
twitter share
facebook share
더 많은 지원을 받으려면 Boardmix 채팅방에 가입하세요.