데이터 분석 시작하기: Python으로 배우는 데이터 사이언스 기초

데이터 분석은 이제 많은 직업에서 필수적인 스킬이 되었습니다. 이 글에서는 데이터 분석의 기초를 배워봅니다.

데이터 분석이란?

데이터 분석은 수집된 데이터를 정리하고, 패턴을 찾아내고, 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정입니다.

필요한 도구

Python 라이브러리

• Pandas: 데이터 조작 및 분석
• NumPy: 수치 계산
• Matplotlib: 데이터 시각화
• Jupyter Notebook: 분석 환경

기본 작업 흐름

1. 데이터 수집

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 데이터 탐색

# 데이터 기본 정보 확인
df.head()  # 처음 5행 보기
df.info()  # 데이터 타입 확인
df.describe()  # 통계 요약

3. 데이터 정제

• 결측치 처리
• 이상치 제거
• 데이터 타입 변환

4. 데이터 분석

• 그룹별 집계
• 상관관계 분석
• 트렌드 파악

5. 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 그리기
df.plot(kind='bar')
plt.show()

실전 예제: 매출 데이터 분석

가상의 쇼핑몰 매출 데이터를 분석해봅시다.

1. 월별 매출 추이: 어떤 달에 매출이 높은가?
2. 상품별 판매량: 인기 상품은 무엇인가?
3. 고객 세그먼트: 어떤 고객층이 많이 구매하는가?

데이터 분석 직무

• 데이터 분석가: 비즈니스 인사이트 도출
• 데이터 사이언티스트: 머신러닝 모델 개발
• 비즈니스 인텔리전스: 대시보드 구축

학습 자료

1. 온라인 강의: Coursera, edX
2. 책: "파이썬 데이터 분석 실전"
3. 실습: Kaggle 데이터셋 활용
4. 커뮤니티: 데이터 분석 모임 참여

마무리

데이터 분석은 연습이 중요한 분야입니다. 공개된 데이터셋을 활용해서 직접 분석해보며 실력을 키워나가세요. 작은 프로젝트부터 시작하는 것을 추천합니다!