비즈니스 의사 결정을 개선하기 위한 4가지 데이터 분석 유형 [예시 포함]

지난 10년 동안 기술 개발은 여러 산업에서 방대한 양의 데이터를 생성하고 유지하는 데 도움이 되었습니다. 빅 데이터가 21세기의 가장 인기 있는 유행어 중 하나가 될 정도로. 우리는 현재 포스트 디지털 시대에 살고 있으며 이렇게 급증하고 다양한 정보로 무언가를 구축하려고 합니다. 그리고 데이터 과학은 우리가 그렇게 하는 데 도움이 되는 역동적인 다학문 분야로 부상했습니다.

데이터 분석가는 정형 및 비정형 데이터를 검사, 정리, 변환 및 모델링하여 의사 결정에 유용할 수 있는 정보를 찾습니다. 그러한 지식을 추출하기 위해 그들은 과학적 방법, 알고리즘 및 시스템을 적용합니다. 즉, 다양한 유형의 데이터 분석 을 사용하여 복잡한 세부 사항을 일반 사람이 이해할 수 있는 통찰력으로 변환합니다.

그러나 데이터 과학의 가장 중요한 용도는 무엇입니까? 이 질문에 대한 대답에는 네 가지 차원이 있습니다. 즉 , 설명적, 진단적, 예측적, 처방 적 입니다. 그래서 우리 는 데이터 과학에서 한 가지 가 아닌 4가지 유형의 데이터 분석 을 접하게 됩니다. 이러한 유형의 분석 에 대해 자세히 알아보겠습니다.

다양한 유형의 데이터 분석

1) 기술 데이터 분석: 현실 식별

기술 데이터 분석은 기존 원시 데이터를 사용하여 존재하는 것에 대한 명확한 그림을 그리는 것입니다. 예를 들어, 조직의 월별 손익 계산서의 데이터를 사용하여 조직의 성과에 대해 더 많이 알 수 있습니다.

그리고 비즈니스에 대한 다양한 측정 및 메트릭을 수집하여 강점과 약점에 대한 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다.

기술 분석은 추가 분석을 위한 통찰력을 제시하는 데에도 유용합니다. 고객의 인구통계학적 데이터에 대한 통계적 분석은 특정 연령 그룹의 사람들의 비율을 나타낼 수 있습니다.

판매 및 가격 데이터를 통합하고 여러 해에 걸쳐 또는 부서 간에 비교할 수 있습니다. 데이터 집계 및 데이터 마이닝은 이 프로세스에서 사용되는 기술 중 일부입니다. 분석가는 또한 시각화 도구를 사용하여 메시지를 향상시킵니다.

2) 진단 데이터 분석: '왜' 파악

'무엇' 뒤에 '왜'가 옵니다. 그리고 진단 데이터 분석은 이러한 추론 프로세스를 용이하게 합니다. 분석가는 유용한 데이터를 읽고, 스캔하고, 필터링하고, 추출하여 무슨 일이 일어나고 있는지 알아냅니다.

이름에서 알 수 있듯이 진단 분석은 사용 가능한 정보를 분석하고 특정 문제, 이벤트 및 동작의 원인을 식별하는 것입니다. 예를 들어, 대규모 조직은 복잡한 인력 문제에 대한 의미 있는 통찰력을 얻고 싶어할 수 있습니다.

관리자는 데이터 분석을 통해 여러 위치와 부서에서 일하는 직원의 스냅샷을 검색하고 생성할 수 있습니다. 또한 근무 출석, 성과, 근속 기간 및 승계 지표를 필터링하고 비교할 수 있습니다.

대화형 도구가 있는 비즈니스 정보 또는 BI 대시보드는 이러한 방식으로 문제의 근본 원인을 파악하는 데 특히 유용합니다. 드릴다운, 데이터 검색, 데이터 마이닝 및 상관 관계는 진단 분석에 사용되는 인기 있는 기술 중 일부입니다.

3) 예측 데이터 분석: 미래에 대한 아이디어 얻기

예측 분석은 가장 흥미로운 데이터 분석 유형 중 하나입니다 . 미래에 대해 배우는 데 도움이 됩니다!

세상은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 그리고 우리는 어떤 일이 일어날지 완전히 알 수 없습니다. 그러나 우리는 미래의 사건을 예측하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 예측 데이터 분석은 이벤트의 가능성, 문제가 발생할 수 있는 시기 또는 다가오는 변경의 범위를 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

과거와 현재의 데이터를 분석하여 미래를 예측합니다. 매출이 증가할 것인가 감소할 것인가? 2025년 매출 상황은 어떻게 될까요? 분석가들은 가능한 한 정확하게 그러한 예측을 하려고 합니다. 데이터 모델링 및 기계 학습은 이 영역에서 점점 더 인기를 얻고 있는 기술 중 일부입니다.

일반적으로 변수 데이터를 사용하여 알려지지 않은 이벤트를 예측합니다. 예측 모델이 노인들 사이에서 심장마비의 위험이 더 높다는 통계를 만들어 냈다고 가정해 봅시다. 인구의 연령과 심장마비 빈도에 대한 변수 데이터 사이의 선형 관계를 찾은 후 예측이 이루어집니다.

따라서 이러한 분석은 환자 치료를 개선하고 비용을 절감하며 의료 산업의 효율성을 높일 수 있습니다. 금융 서비스 산업은 또한 사기 탐지, 예측 투자 등을 위해 예측 분석을 사용합니다.

4) 처방적 데이터 분석: 나아가야 할 방향 제시

예측 분석이 예측에 관한 것이라면 처방 분석은 이러한 예측을 사용하여 가치를 제공하는 것입니다. 가용한 대안 중에서 최선의 행동을 처방함으로써 미래를 여는 열쇠를 제공합니다.

이 단계에서 분석은 처음 세 단계의 통찰력을 사용하여 문제에 대한 가능한 솔루션을 결정합니다. 그리고 단순히 선택하는 것이 아니라 주어진 상황에 가장 적합한 권장 사항을 비교하고 선택하는 것입니다. 예를 들어, 도로 교통을 위한 모바일 애플리케이션은 현재 위치에서 집으로 가는 가장 좋은 경로를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

앱은 거리, 속도 및 교통 혼잡을 고려하여 가장 짧거나 가장 시기 적절한 방법을 알려줍니다. 또 다른 예는 데이터 분석을 사용하여 신제품 출시에 유리한 위치를 제안하는 컨설팅 에이전시입니다.

결론

오늘날 데이터 과학은 산업 전반에 걸쳐 엄청난 가치를 제공하고 있습니다. 그리고 위에서 언급한 4가지 유형의 데이터 분석은 모두 각자의 방식으로 변화에 계속 기여할 것입니다!

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