데이터 분석 방법론에 대하여
데이터 분석 방법론에 대하여 알아본 글입니다.
안녕하세요!
오늘은 데이터 분석 방법론에 대하여 알아보겠습니다.
데이터 분석 방법론은 데이터를 수집, 정제, 분석하여 유용한 통찰력을 도출하는 과정을 체계적으로 수행하기 위한 방법과 절차를 의미합니다.
다양한 데이터 분석 방법론이 존재하며, 이 중에서 대표적인 몇 가지를 살펴보겠습니다.
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
CRISP-DM은 데이터 마이닝 및 분석 프로젝트를 위한 프로세스로, 비즈니스 이해, 데이터 이해, 데이터 준비, 모델링, 평가, 배포 등의 단계로 구성됩니다.
이 방법론은 실무에서 많이 활용되며, 반복적이고 상호 보완적인 특징을 갖고 있습니다.
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
KDD는 대규모의 데이터로부터 지식을 추출하기 위한 과정을 설명하는 방법론으로, 데이터 선택, 전처리, 변환, 데이터 마이닝, 해석 등의 과정을 포함합니다.
데이터 마이닝의 초기 방법론으로 널리 사용되었습니다.
TDSP (Team Data Science Process)
TDSP는 데이터 과학 프로젝트를 위한 프로세스로, 비즈니스 이해, 데이터 수집, 모델링, 배포, 유지보수 등의 단계로 구성됩니다.
특히 데이터 과학 팀이 협업하여 프로젝트를 수행하는 데에 중점을 둔 방법론입니다.
Bayesian Methods
베이지안 방법론은 확률적 추론과 확률 모델링을 통해 불확실성을 다루는 방법론으로, 사전 정보를 사후 추론으로 업데이트하여 의사결정에 활용됩니다.
Machine Learning Methods
기계 학습 방법론은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축하는 방법론으로, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 방법론이 있습니다.
마치며
위와 같이 이러한 데이터 분석 방법론들은 데이터 과학 및 분석 프로젝트를 체계적으로 수행하기 위한 가이드라인을 제공하며, 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 의사결정에 활용하는 데 도움을 줍니다.
감사합니다!