한 장의 그림으로 요약된 데이터 과학

최근 '데이터 사이언스'라는 용어가 유행하고 있습니다. 우리가 바라보는 곳마다 데이터 과학으로 향하는 무언가가 있습니다. 왜 그래야만하지? 답은 아주 간단합니다. 우리 세상은 기술 혁신, 비즈니스 프로세스, 비즈니스 의사 결정이 모두 데이터에 의해 정의되는 데이터 중심 분야로 빠르게 변모하고 있습니다. 실제로 전 세계 데이터의 90%가 지난 2년 동안 생성되었습니다. 매일 전 세계적으로 거의 2500조 바이트의 데이터가 생성됩니다. 그렇다면 이 엄청난 양의 데이터를 정확히 어떻게 이해하고 있습니까?
글쎄, 그것은 모두 데이터 과학 때문입니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에 숨겨진 의미 있는 정보를 추출하는 것을 목표로 데이터 추론을 고급 알고리즘, 과학적 프로세스 및 기술과 결합하는 다학문 연구입니다. 수학, 통계, 컴퓨터 과학 및 정보 과학 분야의 개념, 도구 및 전문 지식을 포함한다는 점에서 다학문입니다.
데이터에서 밝은 경력을 만드는 방법

본질적으로 데이터 과학은 데이터 내에서 숨겨진 추세, 패턴 및 통찰력을 푸는 것에 관한 것입니다. 데이터 전문가(데이터 과학자, 데이터 분석가, 통계 전문가)가 이러한 귀중한 통찰력을 발견하면 비즈니스 분석가는 조직의 인프라 내에서 정보를 통합하여 의사 결정 프로세스를 향상하고 판매 및 수익을 증대하며 직원 생산성을 향상하고 고객 만족도를 향상시킵니다. 데이터 과학에는 '데이터 제품'의 개발 과정도 포함됩니다. 데이터 제품은 데이터를 활용하여 알고리즘 지향 솔루션을 생성하는 기술 자산을 말합니다. 개인화된 추천 목록은 데이터 제품의 가장 우수한 예입니다. 예를 들어, Amazon은 소비자 데이터를 조사하여 검색 기록 및 이전 구매를 기반으로 개별 고객을 위한 '맞춤형' 쇼핑 제안을 선별합니다.

이제 위 그림과 같이 데이터 과학을 5단계로 분류해 보겠습니다.

데이터 품질

방대한 데이터 세트를 처리할 때 먼저 데이터를 평가하여 해결해야 할 문제의 맥락에 따라 특정 목적에 부합하는 신뢰성, 적합성 및 효율성을 결정해야 합니다. 데이터는 정확성과 관련성을 계산하기 위해 다양한 관점에서 조사됩니다. 조직 및 비즈니스 프로세스의 맥락에서 건전한 비즈니스 결정 및 솔루션을 촉진할 수 있도록 데이터를 신뢰할 수 있어야 합니다.

기술 통계 분석

기술 통계 분석은 그래프, 표 또는 수치 계산을 통해 데이터 샘플에 대한 정확한 요약을 제공하여 특정 데이터 세트를 설명, 표시 및 구성하는 프로세스입니다. 기술 통계의 가장 일반적인 세 ​​가지 유형은 평균, 중앙값 및 최빈값입니다. 기술 통계 분석은 이해하기 쉽도록 복잡한 양적 정보를 한입 크기의 설명으로 변환하는 데 주로 사용됩니다.
데이터 과학이란 무엇입니까? 데이터 과학자는 누구입니까? 분석이란 무엇입니까?

데이터 진단

데이터의 관련성이 설정되고 더 작은 조각으로 분할되면 조직의 데이터 인프라를 검사하고 검토하기 위해 데이터 진단을 수행해야 합니다. 여기서 목표는 데이터 구조 내에서 문제를 식별하고 문제를 해결하기 위한 효과적인 전략을 만드는 동시에 데이터 시스템에 통합할 수 있는 가능한 개선 사항을 파악하는 것입니다. 전체 데이터 인프라를 검토해야 하므로 다변수 데이터 분석이 이상적인 방법입니다. 다변수 데이터 분석은 하나 이상의 변수에서 발생하는 데이터를 분석하는 통계적 기법을 나타냅니다.

예측 분석

예측 분석은 미래의 가능한 결과를 예측하기 위해 기존 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하는 관행을 말합니다. 데이터 마이닝 및 머신 러닝 기술과 과거 데이터에 대한 통계 알고리즘을 활용하여 미래 결과의 확률을 결정합니다. 미래 가능성을 예측함으로써 예측 분석을 통해 기업은 제품, 시장 및 소비자 동향을 더 잘 이해할 수 있으며 시장에서 영역을 확장하기 위한 잠재적 위험과 새로운 기회를 식별할 수 있습니다.

의미 분석

데이터 과학자와 분석가는 이메일, 텍스트, 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물, 트윗 등과 같은 구조화 및 비구조화 데이터의 방대한 양을 분석해야 합니다. 비정형 데이터의 어려움은 데이터 요소가 서로 어떻게 관련되어 있는지 파악하는 데 선입견이 없다는 것입니다. 이것이 의미론적 분석이 필요한 곳입니다. 기존의 분류 기술(긍정적, 부정적, 중립적) 대신 유사도 지수에 따라 다양한 데이터 요소의 클러스터링을 용이하게 합니다. 그것은 모두 기계에게 '배우는' 방법을 가르치는 것입니다. 의미론적 분석은 다른 단어의 의미에 대한 관련 단서를 제공할 뿐만 아니라 단어 간의 관계에 대한 힌트도 제공합니다. 이는 소비자가 제품/서비스와 상호 작용하는 방식, 제품/서비스가 소비자를 위한 가치를 창출하는 방법, 선호도 및 취향 패턴 등에 관한 정보를 밝힐 수 있으므로 기업에 매우 유용할 수 있습니다.

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이것이 데이터 과학이 작동하는 방식입니다!