탐색적 데이터 분석은 분석가 들이 새로운 데이터를 통해 얻은 통찰력을 돕는 통계학적 방법론입니다. 이 기사에서는 탐색적 데이터 분석에 대한 복잡한 개념들을 단순화하고,필요한 기술과 도구들을 어떻게 활용해야 하는지 설명하겠습니다.

Part1：탐색적 데이터

1. 탐색적 데이터 분석의 정의 및 중요성

탐색적 데이터 분석은 통계학과정보 시스템을 이용하여 주어진 데이터 집합을 시각화 하고 해석 하는 방법론입니다.이를 통해 우리는 데이터속의 패턴,관계,또는 이상치를 발견하고 이해 할 수 있습니다.

또한 비즈니스 의사결정에 중요한 역할을 합니다. 새로운 시장 기회의 발견, 고객 행동의이해, 제품의 성능 향상 등 다양한 사항들이 탐색적 데이터 분석을통해가능해집니다.

2. 탐색적 데이터 분석의 역사와 발전

탐색적 데이터 분석은 20세기 중반에 존투키라는 미국의 통계학자에 의해 처음 제안되었습니다. 그는 통계학이 단순히 수학의한분야에서 벗어나 실제 문제를 해결하는 도구가 되어야한다고 주장하였습니다. 그래서 투키는 통계학과 컴퓨터과학의 융합을 통해 데이터를 더욱 잘 이해하는 방법론을 만들어 내었습니다.

그결과로 탐색적 데이터 분석이라는 개념이 생겨났고, 이는 현재까지도 많은 분야에서 활용되고있습니다.

Part2：탐색적데이터분석의기본요소

1. 데이터수집및정제

데이터수집은탐색적데이터분석의첫단계입니다.이는대개연구목표를설정하고관련된정보를모으는과정을포함합니다.수집된데이터는종종다양한소스로부터가져오게되는데,이들중일부는구조화되지않았을수있습니다.따라서이데이터를유용한형태로변환하는것이필요합니다.

데이터정제는수집된데이터를분석가능한상태로만드는과정입니다.이과정에서는데이터내의잘못된값,결측값,중복값등을찾아수정하거나제거합니다.

2. 변수의 유형과 종류

탐색적 데이터 분석에서 변수는 특성을 나타내는 항목입니다. 이는 일반적으로 두가지 유형이 있습니다:수치형 변수와 범주형 변수입니다.

수치형 변수는 숫자로 표현되는 값으로,이산형 또는 연속형이 될 수 있습니다. 예를들어,나이,성적, 소득등은 수치형변수입니다.

출처: https://www.abs.gov.au/

범주형 변수는 몇가지 고유한 카테고리로 구분되는 값입니다. 성별,국적,결혼 상태 등이 범주형변수에 해당됩니다.

출처: https://www.researchgate.net/

3. 기술통계:중심경향,변동성,형태

기술통계는 수집된 정보의 기본적인 특징을 요약하고 설명하는 도구입니다. 핵심적인 기술 통계는'중심경향','변동성',그리고 '형태'에 대한 이해가 중심입니다.

'중심경향'은 데이터의 중심이나 평균적인 위치를 표현합니다. 여기에는 평균값,중간값,최빈값 등이 포함됩니다.

'변동성'은 데이터의 수치들이 어떠한 방식으로 퍼져 있는지를 나타내고, 이는 표 편차나 분산등을 통해 파악됩니다.

마지막으로 '형태'는 데이터 분포의 대칭성과 꼭짓점을 표현하는 지표입니다. 여기서 왜도와 첨도를 고려하게 됩니다.

출처: https://vitalflux.com/

Part3：탐색적데이터분석방법론

1. 데이터 시각화

데이터 시각화는 복잡한 데이터 집합을 그래픽이나 다이어그램 등 시각적 요소로 표현하는 방법입니다.이를 통해 데이터안에 숨어 있는 패턴이나 트렌드,이상치를 직관적으로 파악하고,이를 바탕으로 보다 신뢰성있는 분석을 수행 할 수 있습니다.

다양한 시각화 도구와 기법들이 이과정에 활용 됩니다. 막대 그래프,파이 차트,산점도,히트 맵 등다양한 그래픽 표현방식들이 존재하며,Python의matplotlib,seaborn등의 라이브러리를 활용하여 이들을 효과적으로 구현 할 수 있습니다.

2.다변량분석

다변량 분석은 여러 변수간의 상호작용을 이해하는 접근법입니다. 여러 변수가 동시에 변동 할 때, 그 결과를 분석하고 예측하는 데 필요한 도구입니다.

다변량 분석의 핵심 방법론으로는 상관 분석,회귀 분석,판별 분석 등이 있습니다. 이들은 각 변수들 사이의 선형적 연결을 탐색하는데 초점을 맞추고 있으며,분석의 결과는 보통 산점도 행렬이나 상관 계수행렬 등으로 표현됩니다.

출처: https://careerfoundry.com/

3. 이상치 탐색 및 처리 방법

이상치는 주어진 데이터 집합에서 다른 값들과 크게 다른값을 의미합니다.이상치는데이터수집 과정에서의오류 또는 측정 오차 등으로인해 발생 할 수 있습니다.

이상치를 탐색하고 처리하는 것은 탐색적 데이터 분석의 중요한 부분입니다.이상치를 그대로 두면 데이터 분석 결과에 심각한 영향을미칠 수 있기 때문입니다.

이상치 탐색 방법에는 상자 그림,z-점수,IQR방법 등이 있으며,이상치 처리 방법에는 제거,대체,변환 등이 있습니다.

Part4：실제 사례 연구: 탐색적 데이터 분석 적용

1. 의료 분야에서의 탐색적 데이터 분석

출처: https://online.hbs.edu/

탐색적 데이터 분석은 의료 분야에서도 많이 활용되고 있습니다.예를 들어,의료 데이터를 통해 환자의 건강상태를 예측하거나,질병의 발병요 인을 파악하는데사용됩니다.

이때, 탐색적 데이터 분석을 통해 얻어진 통찰력은 질병의 조기 발견과 예방, 그리고 개인화된 치료 방안 개발에 도움을 줄 수 있습니다.

2. 소셜 미디어 분석을 위한 탐색적 데이터 분석

출처: https://www.nintendo.com/

소셜미디어 분석은 사용자들의 온라인 행동과 의견을 파악하는데 필요한 기술입니다.탐색적 데이터 분석은 이 과정에서 중요한 역할을 합니다.

소셜미디어 데이터를 분석함으로써,기업들은 고객들의 선호와 반응을 더욱 정확하게 파악 할 수 있습니다. 이로 인해 마케팅 전략을개선하고,신제품 개발 등의결정을 내릴 수 있습니다.

팁:

Boardmix는 다양한 그래픽과 시각화 도구를 제공하여 이 과정을 돕습니다. 차트,히스토그램,상자 그림 등 다양한 차트와 그래프를 활용하여 데이터를 깊게 탐색 할 수 있습니다. Boardmix를 활용한 탐색적 데이터 분석을 체계적으로 진행하면,분석의 목표에 맞는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 데이터로부터가치를 창출하고,사업에 도움이 되는 결정을 내리는데 도움이됩니다.

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