데이터 분석 이해: 초보자를 위한 가이드

기술 분석은 과거 데이터를 분석하여 추세와 패턴을 이해하는 프로세스를 말합니다. 투자 수익률과 같은 핵심 성과 지표 달성의 성공 또는 실패를 예로 들 수 있습니다.

기술 분석의 예로는 조직의 매출 및 재무 데이터 개요를 제공하는 보고서를 생성하여 과거 활동과 결과에 대한 유용한 인사이트를 제공하는 것이 있습니다.

예측 분석은 데이터의 과거 추세를 확인하여 재발 가능성을 파악하는 등 과거 데이터를 사용하여 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하는 데 도움을 줍니다.

방법에는 신경망, 의사 결정 트리, 회귀 분석을 포함한 다양한 통계 및 기계 학습 기술이 포함됩니다.

진단 분석은 성능 지표를 살펴봄으로써 특정 이벤트의 원인에 대한 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 진단 분석 기술은 기본적인 기술 분석을 보완합니다.

일반적으로 진단 분석에는 데이터에서 이상 현상(예: 메트릭의 예상치 못한 변화)을 발견하고, 이러한 이상 현상과 관련된 데이터를 수집하고, 통계학적 기술을 사용하여 잠재적인 설명을 식별하는 작업이 포함됩니다.

인지 분석은 전통적인 방법을 뛰어넘는 정교한 형태의 데이터 분석입니다. 이 방법은 기계 학습과 자연어 처리를 사용하여 인간의 사고 과정과 유사한 방식으로 데이터를 이해하고 추론하며 학습합니다.

인지 분석의 목표는 인간과 유사한 사고를 시뮬레이션하여 더 심층적인 인사이트를 제공하고 패턴을 알아내며 예측하는 것입니다.

규범 분석은 특정 목적이나 목표를 달성하기 위해 다음에 무엇을 수행해야 하는지에 대한 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 조직은 규범 분석에서 얻은 인사이트를 사용하여 불확실성에 직면했을 때 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.

규범 분석을 수행하는 데이터 분석가는 종종 기계 학습을 사용하여 대규모 의미 체계 모델에서 패턴을 찾고 다양한 결과의 가능성을 추정합니다.

텍스트 분석은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 가르치는 방법입니다. 여기에는 알고리즘 및 기타 기술을 사용하여 소셜 미디어 게시물이나 고객 시사평과 같은 대량의 텍스트 데이터에서 정보를 추출하는 작업이 포함됩니다.

텍스트 분석은 데이터 분석가가 대중의 의견을 이해하고, 패턴을 찾고, 비즈니스, 마케팅, 연구와 같은 분야에서 더 나은 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.