기초 프로젝트: 분석 방법론

 

Google이 말하는 데이터 분석의 6단계

기존 전통적인 데이터 분석(클리닝, 변환, 시각화, 모델링)과 달리, Google은 의사결정 중심으로 데이터 분석을 정의한다.
아래 6단계를 제대로 수행하면 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다고 설명한다.

 

1. Ask. 질문하기

무엇을 해결해야 하는 문제인지 명확히 정의하는 단계

왜 이 분석을 하는지, 어떤 문제를 해결하려 하는지 명확히 이해해야만 한다. 해결하려는 문제는 이해관계자의 기대와 요구사항을 이해함으로써 정의할 수 있다. 이해관계자와의 지속적인 소통을 통해 분석의 방향을 유지할 수 있으며, 문제를 기술할 때는 세부 지표보다 큰 그림과 맥락을 먼저 고려해야 한다.

 

2. Prepare. 준비하기

문제 해결에 필요한 데이터를 결정하고 확보하는 단계

데이터 준비는 해결하려는 문제와 관련된 데이터를 수집하거나 기존 데이터를 활용하는 것을 의미한다. 이 단계에서는 어떤 데이터를 사용할지, 데이터의 출처는 어디인지, 필요한 경우 새로운 데이터를 어떻게 확보할지를 결정하게 된다.

 

3. Process. 처리하기

분석이 가능하도록 데이터를 정제하고 품질을 확보하는 단계

수집된 데이터에는 오류, 누락, 불일치가 포함될 수 있기 때문에 분석 전에 데이터를 정리(클리닝)하고 일관성을 확보해야 한다. 부정확한 데이터를 수정하거나 제거하는 등 데이터 품질을 높이는 작업을 수행한다.

 

4. Analyze. 분석하기

데이터를 통해 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하는 단계

이 단계의 주요 목표는 비즈니스 문제 해결에 도움이 되는 관계, 패턴, 트렌드를 찾는 것이다. 데이터를 분석적으로 사고하며 정렬, 집계, 변환 등을 통해 데이터가 무엇을 말하고 있는지 해석한다.

 

5. Share. 공유하기

분석 결과를 이해관계자가 이해할 수 있도록 전달하는 단계

분석 결과가 아무리 유용해도 이해관계자에게 전달되지 않으면 의미가 없다. 차트, 그래프 등의 시각화를 활용해 결과를 명확하게 표현하고, 다른 사람들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 전달한다.

 

6. Act. 행동하기

분석 결과를 실제 의사결정과 행동으로 연결하는 단계

분석을 통해 얻은 통찰을 바탕으로 비즈니스 문제를 해결하고 실제 의사결정에 반영한다.
단순히 결과를 공유하는 데서 끝나는 것이 아니라, 분석 결과를 실행으로 옮기는 것이 이 단계의 핵심이다.

 

 

 

APPASA 출처

https://medium.com/codex/6-phases-of-data-analysis-according-to-google-9e084b89f848