Big Data (빅 데이터), 단순히 직역하면 "많은 데이터" 라고 할 수 있습니다.
요즘 새로운 일을 한다거나 무언가를 개선하려고 할 때마다 "Big Data 해야한다.", "Big Data 필수다." 하는 말을 들어보셨을 겁니다. 많은 데이터, 도대체 그것이 무엇이길래 사람들이 이렇게 말을 하는 것일까요?
그냥 많은 데이터라는 뜻이 아닌 Big Data 가 무엇을 의미하는지, 근본이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 분야에, 어떻게 활용하는지 등등 Big Data 에 대해 알아가 보도록 하겠습니다.
이번 시간에는 Big Data 와 밀접한 연관이 있는 통계, 그리고 데이터 분석에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
목차
통계와 데이터 분석
통계와 분석은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 합니다. Big Data 역시 베이스는 통계이며, 그 분석의 중요성은 앞선 글에서 계속해서 언급하였습니다. 그 중에서 특히 핵심적인 지식들에 대해 이번 기회에 이해하기 쉽게 기본적인 내용들을 소개하려고 하오니 잘 따라와주시기 바랍니다.
분석 도구의 종류와 특징
통계에서 분석 도구란? 데이터를 이해하고 분석하는 데에 필요한 도구들 전체를 일컬어 말합니다. 이 도구들은 데이터의 특성에 따라 다양한 종류와 기능을 갖추고 있어서 적재적소에 알맞은 도구들을 사용하는 것이 관건이라고 할 수 있습니다. 비정형 데이터에 정형 데이터 도구를 사용해서 안되며, 반대로 정형 데이터 분석에 비정형 데이터 도구를 사용해서는 올바른 결과를 얻을 수 없고, 그 분석 결과 또한 근거가 부족하여 믿을 수 없게 됩니다.
분석 도구에서 가장 기본적인 종류로는 엑셀과 구글 시트 같은 스프레드시트 프로그램이 있습니다. 이들은 데이터를 입력하고 가공할 수 있는 기본적인 기능을 제공하는 가장 기본적일 도구로써 쉽게 배울 수 있으며 언제 어디서든 사용할 수 있는 강점이 있습니다.. 또한, R과 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수도 있습니다. 이 도구들은 별도의 교육이 필요하지만, 엑셀과 스프레드시트 보다 더 정확하고 다양한 분석 결과를 도출할 수 있다는 장점이 있습니다.
Big Data 분석을 진행할 때는 기본적으로 통계적인 기법을 활용해야 합니다. 대표적으로 대학교에서 통계 전공 과목에서 배우고 되고 또 기업에서 사용하고 있는 통계 소프트웨어인 SPSS나 SAS는 통계 분석에 특화된 도구로, 다양한 통계 기법을 적용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한, Tableau와 Power BI 같은 시각화 도구들은 데이터를 시각적으로 표현함으로써 직관적인 이해를 도와줍니다.
데이터 수집 핵심요소
데이터 수집은 통계와 분석에서 가장 기본이 되는 작업이라고 할 수 있습니다.
가장 기본 작업인 데이터 수집할 때는 다음과 같은 몇 가지 핵심요소를 고려해야 합니다.
1) 데이터의 품질이 중요합니다.
- 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 따라서 데이터를 수집할 때는 신뢰성 있는 출처에서 데이터를 얻는 것이 중요합니다.
2) 데이터의 양과 다양성을 고려해야 합니다.
- 데이터의 양이 많을수록 분석의 정확도와 신뢰성이 높아집니다. 또한, 다양한 종류의 데이터를 수집하여 분석할 경우, 더 다양한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.
3) 데이터의 정기적인 업데이트가 필요하니다.
- 현실적인 변화에 맞추어 데이터를 지속적으로 업데이트하여 최신 정보를 반영해야 합니다.
데이터 분석 기법
데이터 분석이란, 데이터에서 유용한 인사이트를 발굴하는 과정을 말합니다. 이를 위해 다양한 데이터 분석 기법을 활용하여 원하는 결과를 도출할 수 있도록 해야하는 것이 분석가의 역할입니다. 데이터 분석에서 확인할 수 있는 여러 가지 사항들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
첫째로, 기술통계학을 활용하여 데이터의 주요 특징을 파악할 수 있습니다. 평균, 분산, 상관관계 등의 통계치를 계산하여 데이터의 특성을 이해할 수 있습니다. 이런 데이터의 특성은 한 데이터 군의 분석에도 활용되지만, 두가지 이상의 군의 비교에 아주 많이 활용되는 기초적인 항목입니다. 특히 평균과 분산은 데이터 군의 기본적인 결과물로 데이터의 주요 특징으로 활용됩니다.
둘째로, 추론통계학을 사용하여 표본 데이터를 기반으로 모집단에 대한 추론을 할 수 있습니다. 이는 가설 검정, 신뢰구간 등을 통해 통계적으로 유의한 결과를 도출하는 것을 말합니다. 가설은 내가 알고자 하는 사항, 확인하고자 하는 사항으로 설정하는 것이고, 추론통계학 결과를 가지고 가설의 참, 거짓을 확인하는 내용으로 신뢰구간 등이 활용되어 집니다. 가설의 설정과 결과 확인은 표본으로 모집단을 추론하는 대표적인 방법론으로 모든 데이터 분석 시에 활용되니 잘 익혀두면 활용도가 가장 높은 방법론이라 하겠습니다.
셋째로, 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터에서 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등의 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 정확한 데이터 분석을 위해서 실시되는 방법론으로 고차원적이며 전문적인 데이터 분석 방법이라고 볼 수 있겠습니다. 회귀분석이나 실험계획법 등 전문지식이 필요한 사항으로 그만큼 데이터 분석을 통해 정확한 결과를 도출할 수 있으며, 여러 방면으로 가설에 대한 결과를 확인할 수 있습니다.
데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터를 직관적으로 이해하기 위한 중요한 방법입니다. 성공적인 데이터 시각화를 위해 하기와 같은 몇 가지 전략을 활용할 수 있습니다.
첫째로, 시각화 목적에 맞는 차트를 선택해야 합니다. 막대 그래프, 선 그래프, 원 그래프 등 다양한 차트 유형이 있으며, 데이터의 특성에 맞게 적절한 차트를 선택해야 합니다. 데이터가 이산형이냐 연속형이냐에 따라 사용할 수 있는 차트가 다르며 차트 종류에 따라 시각적으로 보여지고 의미하는 바가 달라지기에 분석 결과를 통해 정보를 얻는 사람에 맞는 차트를 활용하는 것 역시 고민해야 합니다.
둘째로, 색상과 크기를 활용하여 데이터를 시각적으로 구분할 수 있습니다. 색상은 카테고리를 구분하거나 데이터의 크기를 나타내는 데 사용될 수 있습니다. 데이터에 따라 구분되어 지는 양이 다릅니다. 예를 들어 10가지 내용을 하나의 차트로 표현하는데 동일한 색상으로 표현하면 구분하여 핵심적인 정보를 얻기가 힘듭니다. 이런 때에 10가지 내용의 색상을 달리하거나 중요한 결과를 다른 색상으로 또는 다른 크기로 표현한다면 시각화를 통한 정보 전달을 더 용이하게 진행할 수 있습니다.
셋째로, 데이터를 시간에 따라 표현하는 시계열 그래프는 데이터의 변화를 파악하기에 유용합니다. 이를 활용하면 여러 분야에서 확인하고자 하는 내용들에 대해 정확한 추세와 방향성에 대해서 확인할 수 있습니다. 기간에 따라 변화되어지는 데이터를 분석하거나 패턴을 파악할 수 있으며, 그 결과를 가지고 미래에 대한 예측 및 현재 진행되고 있는 프로젝트의 방향성 또는 이슈가 되어지고 있는 내용에 대한 대응방안을 마련할 수도 있습니다.
데이터 분석 활용 방법
웹사이트 분석 - 구글 애널리틱스
구글 애널리틱스는 웹사이트의 성과를 분석하는 데에 매우 유용한 도구입니다. 이를 활용하여 웹사이트의 방문자 행동 패턴을 분석하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 구글 애널리틱스를 사용하면 방문자의 지역, 유입 경로, 이탈률 등을 파악할 수 있고, 또한 페이지 뷰, 평균 체류 시간, 전환율 등의 지표를 분석하여 웹사이트의 성과를 평가할 수 있습니다. 구글 애널리틱스는 사용하기 쉽고 다양한 보고서와 대시보드를 제공하기 때문에 비즈니스나 마케팅 전략 수립에 매우 유용한 도구입니다.
소셜미디어 분석
소셜미디어 분석 도구를 사용하면 소셜미디어 플랫폼에서 발생하는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출할 수 있습니다.
예를 들어, 트위터 분석 도구를 사용하면 트윗의 언급량, 감성 분석, 키워드 분석 등을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 활용하여 브랜드의 인지도를 측정하거나 소셜미디어의 트렌드를 파악할 수 있습니다. 또한, 페이스북 인사이트와 같은 소셜미디어 플랫폼 자체의 분석 도구를 활용하여 페이지 성과, 게시물 반응 등을 분석할 수도 있습니다.
경쟁사 분석
SEO (검색 엔진 최적화)는 웹사이트의 검색 엔진 노출을 최적화하는 작업을 말합니다. 경쟁사 분석을 통해 다른 웹사이트의 SEO 전략과 성과를 파악할 수 있으며 경쟁사의 키워드 순위, 백링크 수, 사이트 속도 등을 알 수 있습니다. 이를 통해 경쟁사의 SEO 전략을 분석하고 나의 웹사이트의 SEO 전략을 수립할 수 있습니다.
예를 들어, SEMrush와 Ahrefs 같은 SEO 도구를 사용하면 특정 키워드에 대한 경쟁사의 순위와 백링크 정보를 확인할 수 있습니다.
마케팅 전략 수립 방안
데이터 기반의 마케팅 전략은 데이터를 활용하여 비즈니스의 성과를 향상시키는 전략을 의미합니다. 이를 위해 몇 가지 방안을 고려할 수 있습니다.
1) 데이터를 분석하여 타겟 고객을 파악하는 것이 중요합니다.
- 데이터를 활용하여 고객의 행동 패턴, 선호도, 니즈 등을 파악하고 이를 반영한 타겟 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
2) 데이터를 기반으로 개인화된 마케팅을 실시하는 것이 효과적입니다.
- 개인의 선호도에 맞는 맞춤형 메시지나 제안을 제공함으로써 고객의 참여와 구매를 유도할 수 있습니다.
3) 데이터를 활용하여 마케팅 채널의 효율성을 평가하고 개선해야 합니다.
- 어떤 채널이 좋은 성과를 보이는지, 어떤 캠페인이 효과적인지를 데이터로 파악하여 예산을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
지금까지 Big Data 와 밀접한 연관이 있는 통계, 그리고 데이터 분석에 대해서 알아보았습니다.
다음에는 또 다른 재밌는 주제로 만나뵙도록 하겠습니다.