개요

단 하루도 "데이터"라는 단어를 듣지 않고 지나갈 수 없습니다. 마치 우리의 삶이 그것을 중심으로 돌아가는 것과 같습니다. 그렇지 않습니까? 일상 생활에서 매우 심오한 것이 있으면 이를 처리하고 활용하는 전체 영역이 있어야 합니다. 이것이 바로 데이터 분석에서 일어나는 일입니다. 기술적 노하우를 갖춘 사람들은 데이터 세트. 하지만 거기에 어떻게 가나요? 위협적인 영역으로 보일 수 있지만 오히려 흥미 롭습니다. 필요한 것은 데이터 기술 작업에 대한 기본적인 이해, 데이터 분석 프로젝트 작업 경험 및 세부 사항에 대한 안목입니다.

데이터 여정에서 귀하의 위치에 관계없이 데이터 분석 프로젝트는 귀하의 전문 지식, 이력서 및 현실 세계에 상당한 가치를 더합니다. 이 기사에서는 최고의 데이터 분석 프로젝트 10개를 모집하고 논의합니다.

먼저 몇 가지 기본 개념부터 시작하겠습니다.

데이터 분석 프로젝트의 유형

데이터 분석 프로젝트에는 기술, 진단, 예측 및 규범의 네 가지 기본 유형이 있습니다. 각 유형에는 고유한 목표와 목적이 있습니다. 각각에 대해 명시적으로 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

기술 분석 프로젝트

기술 분석은 가장 널리 사용되는 분석 유형 중 하나인데, 주로 "무엇이 있고 무슨 일이 일어났는지"를 전달하기 때문입니다. 결과적으로 설명 프로젝트는 과거 데이터를 사용하고 향후 사용을 위해 추세/패턴을 이해하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 미래의 결정을 알리는 데 도움이 되는 경향과 패턴에 대한 통찰력을 얻는 것입니다.

기술적 분석 프로젝트에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• Instagram과 같은 플랫폼을 위한 소셜 미디어 분석.
• 판매 패턴을 연구하기 위한 마케팅 캠페인의 성과 분석.
• 주식 시장 분석.

진단 분석 프로젝트

이름에서 알 수 있듯이 진단 분석은 문제를 식별한 다음 근본 원인을 찾는 것을 의미합니다. 결과적으로 프로젝트에는 어떤 일이 발생한 이유와 그에 기여한 요인을 이해하기 위해 데이터를 분석하는 작업이 포함됩니다.

진단 분석의 가장 표준적인 응용 프로그램 중 하나는 사이버 보안 영역에 있습니다. 사이버 보안 전문가는 이를 활용하여 데이터 유출을 연구하고 유출과 보안 등급 사이의 연관성을 찾습니다.

예 :

• 시장 수요 조사
• 기업 문화 개선
• 기술 문제 식별

예측 분석 프로젝트

설명 분석 작업의 후속 단계에는 예측 분석이 포함됩니다. 후자는 통계적 방법과 기계 학습 모델을 사용하여 미래 상태를 예측하는 것입니다. 결과적으로 예측 분석 프로젝트는 이러한 예측을 사용하여 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 것을 목표로 합니다.

이러한 프로젝트에는 종종 다음이 포함됩니다.

• 근본 원인 분석: "왜?" (예측 프로젝트에는 진단 분석도 포함된다는 의미).
• 데이터 마이닝: 서로 다른 소스의 데이터 간에 가능한 상관관계를 찾습니다.
• 감정 분석: 텍스트와 관련된 감정을 결정합니다.

규범적 분석 프로젝트

처방적 분석은 예측적 분석과 여러 최적화 기술을 결합하여 특정 작업이나 해결책을 권장하거나 "처방"합니다. 이러한 프로젝트는 비즈니스 프로세스, 리소스 할당 및 전략적 의사 결정을 최적화하고 개선하는 것을 목표로 합니다.

이러한 작업은 원하는 결과를 달성하도록 조정됩니다. 규범적 분석은 리소스 할당, 개인화된 마케팅 캠페인 설계, 에너지 그리드 관리 등에 널리 사용됩니다.

데이터 분석 프로젝트에 관련된 단계

문제 정의

모든 데이터 분석 프로젝트의 첫 번째 단계는 이해할 수 있는 문제 설명 또는 질문을 구성하는 것입니다. 이 질문은 다음과 같은 질문에 답해야 합니다. 이 프로젝트를 수행하는 의도는 무엇이며 이해 관계자는 무엇을 기대합니까?

데이터 수집 및 준비

문제를 알게 되면 다음 단계는 분석에 사용할 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 도메인에 속한 공개적으로 사용 가능한 모든 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 이 단계에는 다양한 데이터 정리 및 랭글링 기술을 사용하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 작업도 포함됩니다.

탐색 적 데이터 분석

다음 단계는 데이터를 시각적으로 탐색하는 것입니다. 이 단계에서 분석가는 종종 Pandas, Sklearn 및 matplotlib와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터 세트에 대한 다양한 통찰력을 얻습니다. 데이터를 이해하고 해석하기 위해 산점도, 막대 차트 등과 같은 통계 요약 및 시각적 표현을 얻을 수 있습니다.

모델 구축 및 테스트

데이터를 탐색한 후 분석가는 통계 모델과 ML 알고리즘을 구축하여 데이터를 분석하고 결과를 의사 결정에 사용할 수 있습니다. 정확성과 신뢰성을 보장하려면 이러한 모델을 테스트하고 검증해야 합니다.

모델 배포 및 모니터링

이것은 데이터 분석 프로젝트의 마지막 단계입니다. 여기에서 분석가는 기계 학습 모델을 실제 워크플로에 넣고 사용자 또는 개발자가 결과를 사용할 수 있도록 합니다. 모델이 배포되면 데이터 드리프트, 모델 저하 등과 같은 변경 사항에 대한 성능을 관찰합니다. 모든 것이 작동하는 것처럼 보이면 프로젝트가 성공한 것으로 간주할 수 있습니다.

10가지 데이터 분석 프로젝트 예시

1. 고객 세분화 분석

경제적으로 쇼핑하는 고객에게 프리미엄 제품을 홍보하거나 단일 제품을 선호하는 사람에게 번들 제품을 제공한다고 상상해보십시오. 이게 변환되나요?

아마 아닐 겁니다. 고객마다 고유한 요구 사항과 기대치가 있기 때문에 어떤 정책도 만병통치약 기준을 확인하지 않습니다. 여기에서 고객 세분화 분석을 통해 많은 시간을 절약하고 최대 결과를 얻을 수 있습니다.

고객 세분화 프로젝트는 데이터 분석가가 유사한 요구와 행동을 가진 다양한 고객 그룹을 식별하여 회사가 그들의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 마케팅, 제품 개발 및 고객 서비스 전략을 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 결혼 여부, 신규 고객, 반복 고객 등에 따라 클럽 활동을 통해 수행할 수 있습니다.

오늘날 60% 이상의 기업이 고객 선택에 관심이 있어 Google Analytics, Customer.io 등과 같은 고객 세분화 및 플랫폼(또는 도구)을 지지합니다.

Rolls Royce와 같은 고급 자동차 제조업체는 종종 라이프스타일 중심 세분화 분석을 사용하여 상위 고객을 세분화합니다. 분명히 고객 세분화에 익숙한 데이터 분석가는 그러한 비즈니스에 큰 자산이 될 것입니다.

2. 매출 예측 분석

미래 판매 또는 해당 문제에 대한 수익을 추정하는 것은 명백하고 필수적인 비즈니스 관행입니다. 에 따라 허브스팟의 연구, B85B 회사의 2% 이상이 이러한 데이터 분석을 사용하여 분석가를 위한 판매 예측 프로젝트를 잘 꾸며진 프로젝트 아이디어로 만듭니다.

이러한 프로젝트는 회사가 미리 결정한 기간(보통 1년) 동안 얻을 것으로 예상하는 수익을 추정합니다. 이 금액은 이전 판매 데이터, 시장 가격, 수요 등을 포함한 여러 요소를 사용하여 계산됩니다. 판매 예측은 진행 중인 프로세스이므로 작업에는 지속적인 업데이트 및 버그 수정이 필요합니다. 지속적으로 실행되는 데이터 파이프라인에 능숙하고 신속하다면 판매 예측 데이터 분석가로 일하는 것이 좋은 선택이 될 것입니다.

좋아하는 회사 빅마트, Amazon 및 Flipkart는 재고를 관리하고 생산 및 가격 전략을 계획하기 위해 판매 및 수익 예측에 크게 의존합니다. 이것은 주로 블랙 프라이데이 또는 사이버 먼데이와 같은 성수기 쇼핑 시즌에 이루어집니다.

3. 이탈 예측 분석

고객 행동은 여전히 ​​모두에게 미스터리입니다. 종종 기업은 고객이 구독을 취소할지 서비스를 중단할지("이탈"이라고도 함) 예측해야 합니다. 이탈 예측 분석은 이탈 위험이 있는 고객을 식별하여 회사가 사전에 고객을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

고객 성공 전문가 및 마케터를 포함한 많은 사람들이 프로젝트 결과에 의존하기 때문에 고객 이탈 예측을 기반으로 하는 데이터 분석 프로젝트는 매우 정확해야 합니다. 이것이 데이터 분석가가 PyPark의 MLIB와 같은 고성능 Python 라이브러리와 Churnly와 같은 일부 플랫폼 및 도구로 작업하는 이유입니다.

4. 사기 탐지 분석

분석 프로젝트 목록의 다음 항목은 사기 탐지를 다룹니다. 사기 탐지 분석은 재정적 손실을 방지하고 비즈니스와 고객을 사기로부터 보호하는 것을 목표로 합니다. 이는 아래에 언급된 여러 KPI(핵심 성과 지표)를 사용하여 수행됩니다.

• 사기율.
• 들어오는 압력(사기 거래 시도 비율).
• 최종 승인율.
• 좋은 사용자 승인율.

데이터 분석가는 과거 고객 및 재무 데이터를 사용하여 이러한 메트릭을 계산하고 회사가 사기를 감지하도록 도와야 합니다. 사기 탐지를 위해 데이터 분석가를 고용하는 회사의 한 예는 PayPal입니다. PayPal은 수동 검토 프로세스를 사용하여 의심스러운 거래를 조사하고 사용자 신원을 확인합니다.

5. 소셜 미디어 감성 분석

정말이지, 자신의 의견과 우려를 표명하기 위해 소셜 미디어를 사용하는 수많은 사람들 때문에 그 이면에 있는 감정을 분석하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 많은 기업들이 이러한 플랫폼이 사회에 안전하고 건전한지 확인하기 위해 정서 분석을 수행합니다.

학습 데이터 분석가로서 실제 빅 데이터 프로젝트에서 작업하면 지식이 실제 세계에 어떻게 관련되고 적용 가능한지에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 게다가 페이스북, 인스타그램 등과 같은 거대 소셜 미디어 기업들이 감정을 분석할 전문가를 빠르게 고용함에 따라 소셜 미디어는 매우 인기 있는 작업 영역으로 변모하고 있습니다.

6. 웹사이트 사용자 행동 분석

웹 사이트에서 사용자가 어떻게 행동하고 제품/서비스와 상호 작용하는지 분석하는 것은 성공에 매우 중요합니다. 그들의 행동을 더 깊이 이해하면 더 많은 문제점을 발견하고 더 나은 고객 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 실제로 고객의 56%는 좋은 경험을 한 경우에만 재방문합니다.

웹 사이트에서 모든 것이 원활하게 진행되도록 하기 위해 데이터 분석 프로젝트에는 시각화(히트맵, 그래프 등 사용) 및 사용자 설문 조사 데이터의 통계 분석이 포함됩니다. matplotlib, seaborn 및 NumPy와 같은 Python 라이브러리와 ggplot2, dplyr 등과 같은 R 라이브러리를 사용하여 적절한 사용자 행동을 매핑합니다.

Google 및 Microsoft와 같은 기술 회사와 Mayo Clinic과 같은 의료 연구 회사는 특히 사용자 행동 분석 작업을 위해 데이터 분석가를 고용합니다.

7. 재고 최적화 분석

재고 최적화는 고급 수준의 전문 지식을 가진 학생들을 위한 데이터 분석 프로젝트의 예가 될 수 있습니다. 재고가 방대하기 때문에 특히 소매 시장에서 재고 분석이 보편화되었습니다. 재고 최적화 분석에는 재고 수준, 판매 추세, 리드 타임 및 기타 관련 요인에 대한 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 간단히 말해서, 목표는 필요할 때 올바른 제품의 재고를 확보하는 것입니다.

이 프로세스에는 각 제품에 대한 수요 예측, 재고 회전율 분석, 느리게 움직이거나 쓸모 없는 제품 식별이 포함될 수도 있습니다. 당신은:

• 타깃 페르소나 찾기,
• 구매(또는 판매) 패턴 연구,
• 주요 위치 및 계절적 추세 식별,
• 인벤토리 크기를 최적화합니다.

재고 분석 경험이 있으면 Amazon, Myntra, Nykaa 등과 같은 전자 상거래 회사에서 전문적인 기회를 찾을 수 있습니다.

8. 직원 성과 분석

이름에서 알 수 있듯이 직원 성과 분석은 직원 데이터를 분석하여 직원 생산성, 참여 및 유지를 개선하는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 식별하는 프로세스입니다. 수치(출석률, 이직률 등) 및 범주(직무 만족도, 피드백 등)와 같은 다양한 데이터 유형을 포함하는 데이터를 다루게 되므로 훌륭한 연습 영역이 될 수 있습니다.

이러한 프로젝트에서는 다음을 수행해야 합니다.

• 목표를 설정하고 성과 지표를 결정합니다.
• 피드백 데이터 수집,
• 이 데이터를 전처리 및 분석에 사용합니다.
• 누가 가장 잘 수행하는지 추론합니다.

다음과 같은 시각화 도구로 작업할 수도 있습니다. 파워BI 부서별 대시보드를 생성합니다. 또는 적절한 데이터 분석 워크플로우를 시작하고 Python을 사용하여 탐색적 분석을 수행합니다. 판다, NumPy, matplotlib 및 Seaborn. 이 분석을 잘하면 거의 모든 분야에서 유망한 경력의 문이 열릴 것입니다.

9. 상품 추천 분석

이것은 가장 일반적인 데이터 분석 프로젝트 중 하나입니다. 여기에는 구매 내역, 검색 내역, 제품 평가 및 리뷰와 같은 고객 행동에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 관행이 너무 일반적이어서 추천 엔진 시장은 15,13년까지 $2026B 이상에 도달할 것입니다!

제품 디스플레이가 쇼핑객의 행동에 영향을 미친다고 믿는 전자 상거래 웹사이트에서 널리 사용됩니다. 현재 전자상거래 웹사이트의 71% 이상이 과거 웹사이트 데이터를 종합적으로 검토한 후 권장 사항을 제공하는 것으로 조사되었습니다. 분석가는 Seaborn, matplotlib 등과 같은 Python 라이브러리를 사용하여 판매, 구매 및 검색 기록을 시각화하는 데 며칠 또는 몇 주를 보냅니다.

이 데이터 분석 부문의 숙련도는 YouTube, Netflix 및 Amazon과 같은 회사에서 유망한 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있습니다.

10. 공급망 관리 분석

공급망 관리에는 공급업체에서 고객으로의 상품 및 서비스 이동에 대한 계획, 실행 및 모니터링이 포함됩니다. 마찬가지로 공급망 관리에 대한 데이터 분석 프로젝트에서는 다음 작업을 수행해야 합니다.

• 수요예측,
• 재고 관리,
• 공급업체 실적 분석,
• 물류 최적화 등

주요 아이디어는 모든 요소를 ​​연구하고 각 요소가 체인에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것입니다. 많은 기업들이 공급망 분석에 몰두하고 있습니다. 예를 들어 PepsiCo는 예측 분석을 활용하여 공급망을 관리합니다. 그 결과 회사는 공급망 관리에 익숙한 노련한 데이터 분석가를 적극적으로 고용합니다. 주요 아이디어는 모든 요소를 ​​연구하고 각 요소가 체인에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것입니다.

성공적인 데이터 분석 프로젝트를 위한 모범 사례

1. 데이터 품질 및 무결성

데이터 분석 전문가는 데이터를 수집하고 전처리하고 최종적으로 분석 및 해석에 사용하는 전 과정에서 방대한 양의 데이터를 다루게 됩니다. 따라서 데이터 정리 및 조작이 윤리적으로 수행되도록 하는 일부 단계의 우선 순위를 지정하는 것이 중요합니다. 프로젝트에서 요구하는 모든 형식의 데이터를 자유롭게 처리할 수 있지만 결과의 정확성에 직접적인 영향을 미치므로 품질과 완전성을 그대로 유지하면서 모든 정보를 유지해야 합니다.

2. 팀간 협업

팀 구성원과 다른 팀 간의 협업 및 조율 환경을 조성하면 프로젝트가 성공적으로 진행됩니다. 다른 팀과 개인이 테이블에 다른 기술과 관점을 제공하여 보다 다양하고 완전한 분석이 가능하기 때문입니다.

3. 결과를 효과적으로 전달하기

의사 소통이 핵심입니다. 그것은 성공을 위한 진언일 뿐만 아니라 모든 사람이 같은 페이지에 있도록 하는 것입니다. 원활한 의사 소통을 통해 각 팀원은 프로젝트의 목표와 기대치를 알고 프로젝트 결과를 모든 기술 및 비기술 이해 관계자에게 전달할 수 있습니다.

4. 지속적인 학습 및 개선

데이터 분석은 반복적인 프로세스이며 항상 개선의 여지가 있습니다. 지속적인 학습과 개선을 통해 데이터 분석 프로젝트 결과를 신뢰할 수 있고 통찰력의 정확성과 관련성을 개선하는 데 필요한 모든 변경 사항이 고려됩니다.

프로그래밍 언어(Python, R)

Python R은 데이터 분석 프로젝트에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 두 언어 모두 동일한 도구와 기술을 광범위하게 제공합니다.

Python은 범용 프로그래밍 언어입니다. matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, pandas, numpy, statsmodel 등과 같은 많은 라이브러리와 프레임워크가 함께 제공됩니다. 이러한 구성 요소는 탐색 프로그래밍, 수치 계산 및 시각화에 널리 사용됩니다.

R 프로그래밍은 데이터 분석 및 통계 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 언어입니다. dplyr, ggplot2, esquisse, BioConductor, shiny, lubridate 등과 같은 다양한 도구와 기술을 제공합니다.

데이터 시각화 도구(Tableau, Power BI)

데이터 분석 과정에서 손을 더럽히는 것을 피하고 싶다면 몇 가지 시각화 도구를 사용할 수 있습니다. 아마도 데이터 도메인을 통해 작업할 것이므로 다음 사항을 알고 있어야 합니다. Tableau 그리고 파워 BI.

Tableau는 사용자가 스프레드시트, 데이터베이스 및 클라우드 서비스를 비롯한 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있게 해주는 데이터 시각화 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공하여 분석가가 데이터로 작업하는 방식을 혁신하고 있습니다.

• 데이터 혼합,
• 대화형 대시보드,
• 드래그 앤 드롭 인터페이스,
• 데이터 매퍼 등

반면에 Power BI는 유사하게 작동하고 데이터 시각화에 도움이 되는 Microsoft의 비즈니스 분석 서비스입니다. 그러나 Tableau보다 약간 더 정교하므로 학습 곡선이 더 가파릅니다. Power BI는 다음을 제공합니다.

• 자연어 쿼리,
• 대화형 대시보드,
• 데이터 모델링 등

빅 데이터 기술(Hadoop, Spark)

Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 기술은 특히 조직에서 빅 데이터를 처리하고 분석해야 하는 경우 데이터 분석 프로젝트에 널리 사용됩니다.

Hadoop은 컴퓨터 클러스터 전체에서 대용량 데이터 세트의 분산 처리를 가능하게 하는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다. 하둡은 다음을 제공합니다.

• 하둡 분산 파일 시스템(HDFS),
• YARN(자원 관리용),
• 맵리듀스 등

반면 Spark는 대규모 데이터 세트를 처리하도록 설계된 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템입니다. 놀랍게도 Spark는 Hadoop 위에 구축되었습니다. Sparks가 제공하는 데이터 분석 도구 및 기술:

• Spark SQL(데이터 처리 SQL 쿼리용),
• MLlib,
• 스파크 스트리밍 등

데이터 과학 프로젝트에서 SQL의 중요성

구조화된 데이터를 저장하고 액세스를 관리하고 필요할 때 검색하는 방법에 익숙하지 않으면 데이터 분석가나 과학자로 일하기가 어려울 것입니다. SQL은 구조화된 데이터를 관계형 데이터베이스(표 형식의 데이터 포함)에 저장하는 가장 유명한 프로그래밍 언어입니다. 데이터 과학은 수많은 데이터로 가득 찬 분야이므로 SQL은 데이터 조작 및 저장 작업에 유용합니다.

실제로 많은 직책에서 분석가는 SQL 쿼리 및 조작에 능숙해야 합니다. 또한 Hadoop 및 Spark와 같은 여러 빅 데이터 도구는 사용 범위가 넓기 때문에 SQL 쿼리를 위해 명시적으로 설계된 확장을 제공합니다.

결론

이제 데이터 분석 프로젝트의 활력을 알아야 합니다. 중요하지만 전체 프로젝트를 성공으로 이끄는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 과학/분석 프로젝트를 해결하기 위해 전문가의 안내가 필요하다면 잘 찾아오셨습니다. Analytics Vidhya(AV)는 기계 학습 및 인공 지능과 같은 최신 기술을 통합하면서 데이터 과학 및 분석 분야의 유망한 미래를 준비하는 경력 및 기술 중심 플랫폼입니다. AV에서는 최신 기술을 최신 상태로 유지하는 것의 중요성을 깨닫고 포괄적인 과정을 제공합니다. 도메인에서 경력을 쌓을 수 있도록 다음을 제공합니다. AI 및 ML의 Blackbelt 프로그램, 일대일 멘토링. 최고의 학습 경험과 인터뷰 안내를 등록하고 목격하십시오.

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