분석 방법

분석은 다영한 주제와 방법에 따라 다양한 형태로 나눌 수 있습니다.
이는 데이터 분석의 주요 분석 주제 중 일부이며, 실제로는 이러한 주제들이 상호작용하고 결합하여 종합적인 분석을 수행하는 경우가 많습니다.
데이터의 특성과 목적에 따라 이러한 분석 주제들을 조합하여 최적의 결과를 도출하는 것이 중요합니다.

기술적 분석 (Descriptive Analysis)

기술적 분석은 데이터의 특징과 패턴을 이해하기 위해 사용됩니다.
데이터의 기초 통계량(평균, 중앙값, 표준편차 등)을 계산하거나 그래프와 시각화 도구를 사용하여 데이터의 분포와 경향을 시각적으로 분석합니다.
이를 통해 데이터의 현재 상태와 특성을 파악하고 요약할 수 있습니다.

예를 들어, 매출 데이터의 월별 패턴을 분석하여 계절적 변동성을 파악하거나, 거객 데이터를 통해 주요 고객 세드먼트를 식별하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다.

탐색적 분석 (Exploaratory Analysis)

탐색적 분석은 데이터의 구조와 관계를 이해하고, 새로운 통찰력을 얻기 위해 사용됩니다.
이 방법은 주로 시각화와 통계적인 도구를 활용하여 데이터 내에서 패턴, 상관관계, 이상치 등을 찾아냅니다.
탐색적 분석은 보다 깊은 이해를 돕고, 추가적인 분석 방향을 제시합니다.

예를 들어, 여러 변수 간의 관계를 분석하여 고객의 구매 패턴을 파악하거나, 특정 이벤트가 영향을 미치는지 확인하기 위해 데이터를 탐색하는 작업이 포함될 수 있습니다.

예측적 분석 (Predictive Analysis)

예측적 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 추론하는 데 사용됩니다.
통계 모델링, 기계 학습, 예측 모델 등을 활용하여 데이터의 패턴과 트렌드를 분석하고 미래 결과를 예측합니다.
예측적 분석은 주로 추세 예측, 수요 예측, 고객 이탈 예측 등의 작업에 활용됩니다.

예를 들어, 과거 판매 기록과 마케팅 데이터를 기반으로 향후 판매량을 예측하거나, 신용 카드 거래 데이터를 분석하여 사기 거래를 예측하는 작업이 포함될 수 있습니다.

설명적 분석 (Prescriptive Analysis)

설명적 분석은 데이터에 대한 근본적인 이해와 원인-결과 관계를 탐색하는 데 사용됩니다.
이를 통해 특정 결과를 얻기 위한 효과적인 전략과 의사 결정 방안을 제시합니다.
설명적 분석은 주로 원인 분석, 영향 요인 식별, 의사 결정 지원 등의 작업에 활용됩니다.

예를 들어, 마케팅 데이터를 분석하여 고객 이탈의 주요 원인을 파악하고, 이를 기반으로 개선 전략을 도출하는 작업이 포함될 수 있습니다.