[P01CH02S02] 분석 작업 계획

PART1 빅데이터 분석 기획

CHAPTER 2 데이터 분석 계획

 

 

[P01CH02S02] 분석 작업 계획

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📖 분석 작업의 전체 흐름 이해하기

분석 작업 계획은 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다.

데이터 수집 ▶ 데이터 저장 및 처리 ▶ 분석 ▶ 표현(시각화 등)

각 단계별 핵심 내용을 살펴보겠습니다.

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🔖 1단계: 데이터 수집 (Data Collection)

빅데이터 분석의 첫 번째 단계는 분석에 필요한 데이터를 확보하는 과정입니다. 주요 수집 방법으로는 다음과 같은 방법이 있습니다.

• 로그 수집기: 웹 서버, 시스템, IoT 기기 등에서 생성되는 로그 데이터를 수집하는 방식
• 미디어 정보 크롤링: 웹페이지, SNS 등 인터넷 상의 데이터를 자동으로 수집하는 방식
• 센싱 (IoT 센서 등): IoT 센서를 통해 실시간으로 환경 정보를 수집하는 방식

📍수집 데이터의 형태

• 정형 데이터(Structured Data): 관계형 DB, CSV 파일 등
• 비정형 데이터(Unstructured Data): 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등
• 반정형 데이터(Semi-Structured Data): JSON, XML 데이터 등

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🔖 2단계: 데이터 저장 및 처리 (Data Storage & Processing)

수집된 데이터는 분석에 적합한 형태로 저장하고 처리해야 합니다.

📍저장 장치 유형

• 파일 시스템: HDFS(Hadoop Distributed File System) 등
• NoSQL 데이터베이스: MongoDB, Cassandra 등
• 클라우드 스토리지: AWS S3, Azure Blob Storage 등

📍데이터 처리 방식

• 배치 처리(Batch Processing): 일정 주기로 데이터를 모아서 처리 (Hadoop MapReduce 등)
• 실시간 처리(Streaming Processing): Kafka, Flink 등을 이용한 실시간 처리

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🔖 3단계: 데이터 분석 (Data Analysis)

수집하고 정리한 데이터를 목표에 따라 분석합니다.

📍분석 방법론

• 통계 분석: 기초 통계, 추론 통계, 회귀 분석 등
• 머신러닝(Machine Learning): 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등
• 딥러닝(Deep Learning): CNN, RNN, 신경망을 통한 심층 분석

📍데이터 분석 방법 선택 기준

• 데이터의 특성 (정형, 비정형, 반정형)
• 분석 목적(예측, 분류, 클러스터링, 추천 등)
• 사용 가능한 자원(데이터 양, 컴퓨팅 파워 등)

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🔖 4단계: 데이터 표현 및 시각화 (Visualization)

분석 결과는 명확하게 전달될 수 있도록 시각적으로 표현해야 합니다.

📍대표적인 시각화 기법

• 막대 차트, 선 그래프, 히트맵
• 대시보드(Tableau, Power BI, Excel 등)
• 인터랙티브 시각화 (인터랙티브 웹 기반 표현)

📍좋은 데이터 시각화의 조건

• 명확성 (Clarity): 이해하기 쉬운 형태로 표현
• 정확성 (Accuracy): 데이터의 본질을 정확히 반영
• 심미성 (Aesthetics): 보기 좋은 시각적 디자인으로 구성

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🚨 분석 작업 계획 시 반드시 기억해야 할 TIP (기적의 TIP!)

빅데이터 분석기사 시험에서 자주 등장하는 내용으로, 다음의 사항을 반드시 기억하세요!

1. 전체 흐름 명확화: 항상 데이터 수집부터 시각화까지 흐름을 이해해야 문제 풀이가 용이합니다.
2. 비정형 데이터 처리: 로그 수집기나 크롤링을 통해 얻은 비정형 데이터를 다루기 위해서는 전처리(Preprocessing) 작업이 매우 중요합니다.
3. 머신러닝 및 딥러닝 활용: 최신 시험에서는 머신러닝, 딥러닝 활용 사례나 알고리즘 특징을 자주 묻기 때문에 개념과 차이점을 명확히 숙지해야 합니다.
4. 분석 시간 및 리소스 관리: 빅데이터 분석은 시간과 비용이 크므로 프로젝트 계획 단계에서 일정과 비용을 철저히 관리해야 합니다.

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🎯 요약: 분석 작업 계획의 핵심

분석 작업 계획에서 반드시 기억해야 할 핵심 사항은 다음과 같습니다.

• 분석 목표 및 범위 설정
• 데이터의 수집과 전처리 방법 선정
• 적절한 분석 방법론(머신러닝, 딥러닝 등)을 목표에 따라 선택
• 분석 결과의 시각적이고 효과적인 표현 전략
• 프로젝트 일정, 인력, 비용의 명확한 관리

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