기술 분석의 개념

마지막 업데이트: 2022년 3월 5일 | 0개 댓글
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TIGERJUNE'S Foundation

주식=투기
주식시장 = "승자의 저주 이론"
미래에 대한 예측이 불가하다.

1.미국시장
플로리다 부동산 열풍->부동산 폭락->주가급상승->주가 90%가량 폭락->대공황

1960년대 성장주 - 전자제품등
트로닉스 열풍/오닉스 열풍 - 이름만으로 주가 상승

1970년대 테마주 열풍
IBM에 9개 테마 형성
작전주-폭락

이후 전통 가치주/우량주 선호현상
워렌버핏등이 성공

"우아한 50종목" - 미국 증시의 화두
-GM,GE,제약,정유,제지
-결국 각개격파(선별적 하락), 유가 상승으로 정유주 하락 등
-가치주는 안전하다는 믿음도 깨짐

성장주,테마주,가치주 모두 결국은 파동에 따라 움직인다.

2.가치분석가
-윌리암스 - 가치분석가의 아버지
-할인율 : 적정주가가 앞으로 예상보다 %수치 낮다 - 오류

-케인즈 : 주식은 심리다 - 공중누각
엄청난 성공후 결국 10년후 망함.

3.기술적분석과 가치분석의 차이

=기술적분석
반드시 상승장에서만 이길수 있다.
하락장에서는 절대 안된다.
강세장에서는 맞고, 약세장에서는 틀리다.
매수시점이 눈속임인지, 같이 가자는건지 알수없다.
강세장인지 약세장인지 어찌아는가?
대박주,급등주 찾기는 홈런치기다.

"쳐서 이기려 들지말고, 이겨서 쳐라" - 안목을 길러라.

4.투자클리닉
-아이처럼 단순 : 투자방법의 단순
-물처럼 유연 : 겸손, 시장과 함께 흐른다
-바람처럼 자유 : 집착을 버려, 사고 팔고 잊어라
-손절매는 이익의 기본 - 시간개념과 함께해야함,기계적으로 손절
-멀리있는 이익을 보지마라

행동 분석이란 무엇인가요?

잠재 고객을 고객으로 전환하려면 고객이 무엇을 찾고 있고 왜 찾는지, 기업이 이를 어떻게 제공할 수 있으며 가치가 언제 이전될 수 있는지를 이해해야 합니다. 채널 전반에서 고객의 행동 데이터를 기술 분석의 개념 분석하면 새로운 세그먼트를 발견하고, 세분화된 선호도를 파악하고, 고객 지원을 선제적으로 제공하고, 더 나은 타겟 캠페인 및 판매 활동을 제공하는 데 도움이 됩니다.

행동 분석 이해

행동 분석은 웹 사이트, 전자 상거래, 모바일 앱, 채팅, 이메일, 연결된 제품/사물 인터넷(IoT), 기타 디지털 채널에서 고객의 행동에 대한 인사이트를 보여주는 비즈니스 분석 개념입니다. 사용자가 디지털 채널과 상호 작용할 때마다 고객의 니즈 및 원하는 사항, 구매 준비에 대한 중요 신호를 제공합니다. 이는 고객 프로필을 이해하는 데 사용될 수 있는 정보입니다.

디지털 분석의 한 형태로 알려진 행동 분석의 목적은 고객이 여정에서 어느 위치에 있는지, 다음 단계에서 어떤 정보와 상호작용이 필요한지, 어떤 방해 요소가 있는지 등을 이해함으로써 고객의 요구를 사전에 예측하는 것입니다. 다양한 데이터 및 분석으로 이러한 목적을 달성할 수도 있지만 행동 데이터는 의도를 예측하는 데 매우 정확하고 구체적인 사용자 생성 데이터라는 점에서 독특합니다. 또한 과거 트랜잭션 및 인구통계와 같은 다른 유형의 고객 데이터와 교차 채널 행동 분석을 결합하면 더욱 개인 맞춤화된 경험을 제공할 수 있는 풍부한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

그렇기 때문에 행동 분석은 비즈니스 성장에 중요한 역할을 하며, 알려진 새로운 고객과 알려지지 않은 새로운 고객의 관심을 끌고 실제 상호작용 및 사용을 기반으로 기존 고객을 유지할 수 있습니다.

행동 분석은 누가 필요한가요?

행동 분석의 장점은 일단 팀에서 사용하기 시작하면 조직 내 모든 수준의 사람들이 고객 프로필을 알 수 있다는 것입니다. 조직 전체 구성원이 이러한 분석 유형을 사용할 수 있으나 가장 큰 이점을 얻는 특정 직무도 있습니다.

마케터는 행동 분석을 통해 코호트 데이터를 구축하고 캠페인을 최대한 활용하며 고객 확보를 최적화하며 유지 및 전환을 극대화합니다. 행동 데이터를 트랜잭션 및 인구통계 데이터와 함께 사용하면 더욱 풍부한 다차원적 고객 프로필을 만들 수 있습니다. 고객에 대한 인사이트와 예측으로 보다 관련성 있는 개인 맞춤화된 관계를 구축할 수 있습니다.

행동 분석은 성공적인 전략을 위해 마케팅 담당자와 영업 팀을 연결시킵니다. 마케팅 팀이 성공적인 캠페인을 달성하기 위해 행동 데이터를 사용하면 영업 팀은 해당 캠페인에서 실제 투자 수익률(ROI)을 입증하는 것은 물론 동시에 더 크고 적합한 유입 경로를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 검색 습관과 반응에 따라 비즈니스 오퍼에 응답할 가능성이 가장 높은 고객에게 상향 판매/교차 판매할 기회를 제공합니다. 결과적으로 더 많은 판매량으로 더 많은 매출을 올릴 수 있습니다.

데이터 분석가

데이터 분석가는 행동 분석을 통해 학습된 신호를 사용하여 전체 고객 여정을 파악하고 사용자 의도를 실제와 비교할 수 있습니다. 또한 이 정보를 이탈 위험이 있는 고객과 충성 고객으로 유지할 가능성 있는 고객을 각각 비교하고 식별하는 데 사용할 수도 있습니다. 데이터 분석가는 복잡한 데이터에서 사용자 분석을 수행하고 정보를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 그런 다음 마케터가 이 인사이트를 사용하여 워크플로 간소화에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있고 팀은 최대 가치를 창출하는 활동에 집중할 수 있습니다.

고객 서비스

필요한 사항을 예측한 후에도 때때로 목표를 놓치는 경우가 있습니다. 사용자가 소셜 미디어 채널, 온라인 채팅, 이메일 등의 온라인 참여를 통해 기업의 마케팅 캠페인을 수용하지 않겠다는 의사를 표시합니다. 그러면 일반적으로 이 정보를 고객 서비스 팀이 수신합니다. 행동 분석을 사용하면 일선 팀에서 올바른 대응을 준비할 수 있고 고객 경험에 대한 중요 정보를 다시 영업 및 마케팅 팀에 쉽게 전달할 수 있습니다.

행동 분석 및 비즈니스 분석 비교

때때로 비즈니스 분석과 혼돈될 수 있는 행동 분석은 비즈니스 분석의 하위 방식입니다. 개념이 서로 비슷해 보이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 한 형태인 비즈니스 분석은 통계적 방법과 기술을 사용하여 과거 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 행동 분석은 사용자 세분화 및 행동 또는 이벤트 추적이라는 두 가지 유형의 기술을 결합하여 보다 구체화된 결론을 제공합니다.

세분화는 고객을 버킷으로 사용하는 특성 또는 데이터를 기반으로 합니다. 여러 유형의 세그먼트 범주가 있지만 행동 세분화는 로그인 빈도, 소요 시간, 일반적인 참여 수준과 같은 사용자 활동을 정의합니다.

비즈니스 분석은 누가, 언제, 어디서 무엇에 더 초점을 두는 반면, 행동 분석은 행동에 대한 정확한 예측을 합니다. 행동 분석은 사용자 여정과 별로 관련이 없어 보이는 데이터 포인트를 사용하여 오류를 추정 및 판단하고 미래 추세를 예측합니다. 이는 완성된 고객 여정으로 이어집니다.

사용자 데이터 형식

행동 분석은 사용자가 디지털 채널에 어떻게 반응하고 상호 작용하는지에 대한 사용자 수준 행동 데이터를 제공합니다. 여러 디지털 소스 및 디바이스의 사용자 데이터는 일반적으로 세 가지 유형으로 분류됩니다. 궁극적으로 모든 유형이 원시 데이터를 가치 있는 정보로 변환하는 데 사용됩니다.

  1. 등록된 데이터: 고객 관계 관리(CRM) 또는 마케팅 도구에 저장된 데이터
  2. 관찰 데이터. 웹 사이트 또는 앱의 다양한 요소와의 상호 작용을 포함한 사용자 경험의 개요
  3. 소비자의 소리. 사후 대응이든 사전 대응이든 소비자가 느끼는 방식과 온라인에서 그 감정을 표현하기 위해 선택하는 방법

성공적인 사용자 행동 분석을 위한 5단계

행동 분석 데이터를 비즈니스 프로세스에 구현하는 작업은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 올바른 유형의 인사이트를 얻으려면 기술, 분석 및 전략적 작업을 통해 성공을 달성하는 데 집중해야 합니다. 사용자 행동 분석 프로젝트를 시작하려면 다음 5단계가 필요합니다.

  1. 성취 메트릭, KPI, 목표를 선택합니다.
  2. 고객과 비즈니스 모두를 만족시키는 가장 바람직한 사용자 여정을 정의합니다.
  3. 사용자 흐름을 기반으로 추적할 신호를 결정하고 추적 계획을 통해 특정 이벤트를 강조 표시하고 필요에 따라 수정합니다.
  4. 거래, 인구통계, 행동 데이터를 통합하면 유용한 고객 프로필을 구축하여 고객과 비즈니스를 이해할 수 있습니다.
  5. 기계 학습 모델을 신속하게 개발하고 학습시키고 미세 조정할 수 있는 통합된 행동 데이터 분석 경험을 구현하세요. 시간 경과에 따라 학습하고 추적 계획을 지속적으로 업데이트할 수 있는 유연성을 제공하는 맞춤형 AI/ML 모델로 혁신할 수 있습니다.

Dynamics 365는 사용자의 향후 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다

엔터프라이즈 고객 데이터 플랫폼인 Dynamics 365 Customer Insights를 사용하여 행동 분석을 하고 다차원적 고객 프로필을 구축하세요. 고객을 더 깊이 이해하고 규모별로 개인 맞춤 설정을 만들 수 있습니다.

기본적, 기술적 분석과 효율적 시장가설

효율적 시장가설에서는 기술적 분석이 아무런 효과가 없다고 합니다. 그러나 우리는 주위에 수많은 기술적 분석가들이나 분석지표들을 보고 있고, 이들의 글이나 말을 sns나 방송에서 접하고 있죠. 그렇다면 이런 정보들은 무시해야 하는 것일까.

시장에서 특별한 주식과 펀드는 사거나 팔 때를 결정하기 위해 타이밍을 잡으려고 하는 사람들이 기술적 분석을 이용합니다. 기술적 분석가들이 시장에 기술 분석의 개념 영향을 주고 있고 그들은 믿는 충분한 신봉자들이 있죠. 또한 기술적 분석가들이 어떤 행동을 할 것인지를 예측하기 위해서 기술적 분석의 기본적인 개념을 인지하는 것에 가치가 있다고 생각합니다.

주식을 매수하거나 매도하려 할 때, 기술적 투자자들의 매수, 매도 타이밍을 안다는 것은 보다 유리한 가격으로 매매할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

만약 기술적 투자자들은 주식의 지지 수준 Support Level저항 수준 Resistance Level을 분석한다면 어느 특정 주식을 매수하고자 한다면, 매수 주문을 내기 전에 그 주식의 지지 수준과 저항 수준을 고려해 볼 수도 있죠.

적어도 단기간에는 기술적 투자자들이 지지선 위의 가격을 유지하거나 저항선 아래의 가격을 지키는 데 영향을 줄 수도 있습니다. 이와 같은 지식을 가지고 있으면 저항선보다는 지지선 근처에서 매수를 결정할 것입니다.

다른 전략은 언제 주식을 사고팔지에 대한 가이드로 가격과 거래량의 기술적 지표들을 사용한다는 것입니다. 특정 산업이나 이머징마켓이서 거래량이 증가하는 것을 기술적 지표로 파악할 수 있습니다. 거래량이 증가한다는 것은 그 산업이나 이머징마켓에 관심이 증대하기 시작한다는 것이죠. 기술적 분석가는 이런 추세를 파악하고 그 시장에 그들의 보유자금을 투자하기 시작합니다. 이는 그 시장의 매수력을 증가시키고 시장 가격을 상승시킬 것입니다.

그러므로 현대 포트폴리오 이론 원리를 응용하고 기술적 분석보다는 기본적 분석에 의해 주식을 매수할지라도 매매의 실행에 있어서의 이점을 위해 기술적 분석의 지식을 이용할 수 있습니다. 매입 주식이 움직이기 시작하는 동안 많은 기간이 소요될 가능성을 피할 수 있을 것입니다. 일반적으로 고객은 상승장에서 빨리 수익을 얻지 못하면 초조해합니다.

효율적 시장가설 효율적 자본시장 Efficient Capital Market 이란 정보의 측면에서 효율적인 시장입니다. 즉 효율적 시장에서는 새로운 정보가 알려지는 즉시 주가에 반영되고 현재의 주가에는 그 주

기술 분석의 개념 기본적 분석과 효율적 시장가설

효율적 시장가설에 의하면 일반적으로 기본적 분석은 투자자에게 이익을 줄 수 없다고 합니다. 자본시장법은 공개되어야 할 정보의 범위와 공개의 시기에 대한 엄격한 조항이 있습니다. 증권분석가들이 받는교육에도 드러나 있죠.

동일한 기업에 대해 수많은 사람들이 분석하기 때문에 그 기업에 관련된 중요한 정보를 놓칠 가능성은 거의 없습니다. 이런 상황에서 어떻게 어느 한 분석가만이 다른 분석가들보다 뛰어난 이득을 얻을 수 있겠는가 라는 의문을 가질 수 있습니다.

그러나 기본적 분석이 가치가 있느냐 없느냐에 대한 성급한 결론은 아직 시기상조죠. 우선 앞에서 언급한 것과 같은 이상현상이 존재합니다. Value Line 등급 1 주식은 등급 5보다 성과가 좋고, 또한 1월 효과주말효과도 있는 것 같습니다. 적은 수의 기업분석가가 분석하는 기업은 많은 수의 기업분석가가 분석하는 기업에 비해 성과가 높은 경향이 있죠. 그리고 어떤 기간에서는 소규모 기업이 대규모 기업보다 성과가 좋고, PER가 낮은 주식과 장부가치, 시장가치 비율이 높은 주식이 성과가 나은 경향이 있다는 것이 연구에서 알 수 있습니다.

전반적으로 이러한 이상현상이 존재한다는 결과가 증권시장이 완전히 효율적인 시장은 아니라고 말하고 있지만, 그래도 대부분의 검증 결과는 이용 가능한 정보가 주가에 충분히 반영되고 있음을 나타내어 증권시장이 상당히 효율적이라고 볼 수 있습니다. 따라서 기본적 분석을 통해 비정상적인 수익률을 획득하는 것이 현실적으로 어렵기는 하지만 완전히 불가능한 일은 아닌 것으로 보입니다.

소극적 투자와 적극적 투자

소극적 Passive 투자란 증권시장의 효율성을 인정하고 시장에 비해 초과수익을 얻기보다 포트폴리오의 수익률이 시장의 수익률에 따라가도록 관리하는 방법을 말합니다. 적극적 Active 투자시장수익률보다 더 높은 수익률 획득 Beat The Market을 목표로 투자하는 방법을 말합니다. 단순히 시장보다 높은 수익률 획득이 아니라 위험을 기술 분석의 개념 조정한 수익률이 시장수익률보다 높아야 합니다.

효율적 시장가설에 의하면 인덱스펀드와 같이 소극적인 투자보다 나은 것은 없어 보입니다. 펀드의 과반수 이상이 시장지수보다 나은 성과를 얻지 못한다는 연구결과들을 보면 이러한 결론이 틀린 것은 아닌 듯 보입니다.

또 전문가들이 자주 인용하는 Brinson, Hood와 Beebower의 연구에 의하면, 포트폴리오 수익률의 변동성은 90% 이상포트폴리오의 자산배분에 의해 결정되며, 종목 선택이나 시장 타이밍은 그 영향이 아주 적다고 합니다.

이러한 연구결과에도 불구하고 적극적인 포트폴리오 관리는 계속해서 널리 활용되고 있죠. 수많은 펀드, 연금기금 관리자, 그리고 개인 계정 관리자들이 기술 분석의 개념 지수보다 높은 성과를 얻기 위해 노력하고 있습니다.

오랜 기간 동안 훌륭한 성과를 달성한 포트폴리오 관리자들도 존재합니다. 그러나 이들 대부분은 높은 성과를 달성한 기간 뒤에는 낮은 실적의 기간을 경험합니다.

증권분석에서의 패턴분석, 추세, 파동이론 등 기술적지표

기술적 지표 역사 현대적인 기술적 분석의 역사는 19세기 말 미국의 찰스 다우로부터 시작됐습니다. 다우가 월스트리트 저널에 연재한 논설에서 전개한 기법을 묶어 다우이론이라 하며, 추세의

데이터 분석이란 무엇일까?

본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글을 쓴 Dionysia Lemonaki는 코딩 교육 커뮤니티에서 '테크니컬 라이터(Technical writer)'로 활동하고 있으며, 웹 개발, 데이터 과학, 보안 등에 관한 여러 콘텐츠를 작성하고 있습니다. 이번 글은 최근 주목받는 데이터 분석에 관해 살펴보고, '왜 데이터 분석이 중요한 것인지'에 대해 알아보고 있습니다. 또한 데이터 분석을 기술 분석의 개념 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지도 설명하고 있습니다.

데이터 분석

오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양은 방대하지만, 이 모든 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 사용해야 할까요? 그리고 데이터는 의미하는 바를 어떻게 이해할 수 있을까요?

데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 않고 분석하지 않는다면 별다른 가치를 얻을 수 없습니다. 데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터에서 의미를 도출하며 데이터의 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화를 담당합니다.

이 때문에 데이터 분석가의 수요는 매우 높으며 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇인지 살펴보고, 왜 모두가 데이터 분석이 중요하다고 말하고 있는지 알아보겠습니다. 또한 데이터 분석 프로세스를 단계별로 자세히 알아보고, 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.

데이터란 무엇인가? 데이터의 의미와 정의

데이터는 특정 사실이나 정보의 집합을 의미합니다. 데이터는 의사 결정과 계획 수립뿐만 아니라 스토리 텔링에도 매우 중요합니다.

다음과 같이 데이터의 유형을 크게 두 가지로 나누고 있습니다.

정성 데이터는 숫자가 아닌 데이터로, 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오가 여기에 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 측정하거나 계산할 수 없습니다. 대신, 사람들이 특정한 대상을 어떻게 느끼는지 알려줍니다. 이는 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식뿐만 아니라 편견까지 포함합니다. '무엇을', '왜', '어떻게'와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며, 서술형으로 기록되는 데이터입니다.

정량적 데이터는 숫자로 표현되며, 주로 관찰, 설문조사 또는 사용자 인터뷰를 통해 수집합니다. 이러한 유형의 데이터는 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있습니다. 이는 숫자의 크기에 관한 것이며, 수량과 평균 같은 수치를 포함합니다. '얼마나 많이', '얼마나 자주', '얼마나 오래'와 같은 질문에 답하는 것이 목적입니다. 정량적 데이터를 수집하고, 분석하고, 해석하는 행위를 통계 분석 수행이라고 합니다. 통계 분석은 데이터의 기본 패턴과 추세를 파악하는 데 유용합니다.

데이터 분석이란 무엇인가? 초보자를 위한 정의

데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.

이러한 통찰력은 기업이나 조직의 발전에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익을 증대로 이어지는 조처를 하도록 도움을 줍니다.

데이터 분석의 핵심은 트랜드를 식별하고 예측하며, 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상관관계를 파악하여 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다.

데이터 분석은 왜 중요할까?

데이터는 지식과 같습니다. 이는 데이터 분석이 모든 기업에 필수적이라는 것을 의미합니다. 관리, 회계, 물류, 마케팅, 디자인, 엔지니어링 등 모든 분야에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터를 탐색하고, 데이터에 컨텍스트와 의미를 부여하는 것이 왜 중요한지 알아보겠습니다.

데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선

데이터를 분석하여 경쟁업체를 이해하고, 제품 및 서비스를 현재 시장의 요구사항에 맞출 수 있습니다. 또한, 제품과 서비스에 가장 적합한 청중과 인구 통계를 도출하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 효과적인 가격 전략을 세우고 제품과 서비스의 수익성을 확보할 수 있습니다. 캠페인 타깃을 명확하게 지정하고, 청중에게 더 빠르고 효과적으로 도달하기 위해 어떤 광고와 콘텐츠를 사용해야 하는지도 알 수 있습니다.

제품이나 서비스에 적합한 잠재고객이 누구인지 안다는 것은 전반적인 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 즉, 보다 고객지향적이고 고객의 요구에 맞춘 솔루션을 제공할 수 있습니다. 기본적으로 적절한 정보와 도구를 사용하면 제품이나 서비스의 가치와 품질을 파악할 수 있습니다. 또한 제품이나 서비스가 고객의 문제를 해결하는 데 도움이 되는지 확신할 수 있습니다. 이는 결국 비용 절감과 시간 절약으로 이어지기 때문에 제품 개발 단계에서 특히 중요합니다.

데이터 분석은 성공과 성과를 측정한다

데이터를 분석하면 여러분의 제품과 서비스가 경쟁사와 비교하여 시장에서 얼마나 경쟁력이 있는지 측정할 수 있습니다.

먼저, 과거에 가장 큰 성공을 거두고 원하는 결과를 얻은 영역이 어디인지, 즉 나의 강점을 파악할 수 있습니다. 그리고 어려움에 부닥친 취약한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 문제가 실제로 발생하기 전에 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있습니다. 따라서 사전에 적절한 조치를 하고 문제가 발생하지 않도록 예방할 수 있습니다.

데이터를 분석하면 앞으로 더 집중해야 할 것과 덜 집중해야 할 영역이 어디인지 파악할 수 있습니다. 여러 영역의 성과 달성도를 한눈에 들어오는 표로 만들어 목표를 설정하고 더 나은 기회를 찾아낼 수 있습니다.

데이터 분석은 문제 해결에 도움을 준다

관련성 있고 올바르며 정확한 데이터에 대한 데이터 분석을 수행함으로써 어떻게 하면 정보에 입각한 올바른 결정을 내릴 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 분석은 더 나은 통찰력을 갖는 것을 의미하며, 이는 의사 결정을 개선하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것이 조직의 성장에 도움을 줄 것입니다.

데이터를 분석하지 않거나 데이터가 부족하다면 비즈니스가 성장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 지금 여러분이 이와 같은 상황에 있다면, 데이터 분석을 통해 효과적인 미래 전략 수립에 도움을 받을 수 있습니다. 여러분의 사업이 성장하고 있다면, 데이터 분석을 통해 더욱 빠른 성장을 달성할 수 있습니다.

잠재력을 최대한 발휘하고 고객 유지율 향상, 신규 고객 발굴, 더욱 훌륭한 고객 경험 제공과 같은 다양한 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

데이터 분석 프로세스 개요

1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별

데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. 많은 양의 데이터를 수집하기 전에 실제로 데이터 분석을 수행하는 이유를 먼저 생각하는 것이 중요합니다.

  • 여러분이 해결하려는 문제는 무엇인가요?
  • 데이터 분석의 목적은 무엇인가요?
  • 기술 분석의 개념 기술 분석의 개념
  • 이를 통해 무엇을 하려 하나요?
  • 무엇을 달성하고 싶나요?
  • 최종 목표는 무엇인가요?
  • 분석을 통해 무엇을 얻고자 하나요?
  • 데이터 분석이 왜 필요한가요?

이 단계에서는 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트가 가장 중요합니다. 답을 구하고자 하는 질문을 도출하고 장단기 비즈니스 목표를 정의하는 것으로 시작하세요. 분석에 무엇이 필요한지, 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 어떤 데이터를 추적하고 측정하고 싶은지 파악하고, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 생각해보세요.

2단계: 원시 데이터 수집

다음 단계는 수집하려는 데이터 유형이 정성적(비수치적, 설명적)인지 정량적(숫자적)인지 분류하는 것입니다. 데이터를 수집하는 방법과 수집하는 소스는 정성적인지 정량적인지에 따라 달라집니다.

다음과 같은 방법으로 관련성 있고 적절한 데이터를 수집할 수 있습니다.

  • 사용자 그룹, 설문 조사, 양식, 설문지, 내부 문서, 기업에서 이미 수행한 인터뷰 결과
  • 고객 리뷰와 고객 만족도에 대한 피드백
  • 거래 및 구매 내역 기록, 비즈니스 재무 또는 마케팅 부서에서 만든 자료와 및 재무 수치 보고서
  • 회사에서 사용하는 CRM(고객 관계 관리 시스템)
  • 웹사이트 및 소셜 미디어 활동과 월간 방문자를 현황 모니터링
  • 소셜 미디어 고객 참여를 모니터링
  • 자주 검색되는 키워드와 검색어 추적하기
  • 사람들이 어떤 광고가 자주 클릭하는지 확인하기
  • 고객 전환율 확인하기
  • 이메일 오픈율을 확인하기
  • 타사 서비스를 사용하여 회사의 데이터를 경쟁업체와 비교하기
  • 데이터베이스 쿼리
  • 공개 데이터 세트를 웹 스크래핑을 통해 수집. 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터와 기술 분석의 개념 콘텐츠를 추출하고 수집하는 행위입니다.

3단계: 데이터 정제

하나 이상의 소스에서 데이터를 수집하고 나면, 해당 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 필요한 데이터를 모두 수집했는지, 중요한 데이터가 누락되었는지 확인하는 것도 중요합니다.

다양한 소스에서 데이터를 수집했다면 데이터가 구조화되지 않았을 수 있습니다. 구조화되지 않은 원시 데이터는 사용할 수 없습니다. 그리고 모든 데이터가 반드시 좋은 데이터는 아닙니다. 데이터 정제는 데이터 분석 프로세스에서 가장 중요한 부분이며, 데이터 분석가가 대부분의 시간을 여기에 할애합니다.

데이터는 정제되어야 합니다. 즉, 오류를 수정하고 데이터를 가다듬고 정렬해야 합니다. 이는 다음과 같은 작업을 포함합니다.

    (비정상적으로 크거나 작은 값) 찾기
  • 오타 수정
  • 데이터 오류 제거
  • 중복 데이터 제거
  • 형식의 불일치 수정
  • 누락된 값을 확인하거나 잘못된 데이터 수정
  • 일관성이 떨어지는 데이터 수정
  • 관련성이 없는 데이터와 분석에 유용하지 않거나 필요하지 않은 데이터 제거하기

이 단계를 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 정확하고 적합한 데이터에 초점을 맞추어 분석을 수행할 수 있습니다. 관련이 없거나 잘못된 데이터를 사용한다면 데이터 분석에 부정적인 영향을 미치며, 분석 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서, 최종 분석의 정확도는 본 단계에서 좌우됩니다.

4단계: 데이터 분석

다음 단계는 1단계에서 정의했던 질문과 목표에 따라 데이터를 분석하는 것입니다. 비즈니스의 목표와 방향성에 따라 네 가지 다른 데이터 분석 기술이 사용됩니다.

  • 기술적 분석(Descriptive Analysis): 분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계입니다. 수집된 데이터를 요약하며, "무슨 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중합니다.
  • 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터를 사용하여 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계입니다. "왜 이런 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
  • 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트랜드를 감지하고 예측하는 단계이며 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 줍니다. “앞으로 어떤 일이 벌어질까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
  • 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 위 세 단계에서 얻은 모든 인사이트를 하나로 모아 앞으로 다가올 일에 대한 대비책을 세우고 실행 가능한 계획을 수립하는 단계입니다. "무엇을 해야 할까?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.

5단계: 결과 공유

마지막 단계는 결과를 해석하는 것입니다. 이 단계에서는 일반적으로 데이터 시각화 기술 분석의 개념 도구를 사용하여 보고서, 차트, 그래프, 대화형 대시보드를 생성하게 됩니다.

이 모든 것은 이해 관계자와 회사의 경영진 및 의사 결정자에게 여러분이 분석한 내용과 결과를 효과적으로 공유하는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석가는 스토리텔러이며, 훌륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 됩니다. 데이터를 취합하고 내러티브를 만들어 명확하고 직관적이며 간결하게 결과를 제시해야 합니다.

이 단계는 의사 결정과 회사의 향후 비즈니스에 영향을 미칩니다.

데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까?

수학과 통계 대한 좋은 이해

데이터 분석가에게 필요한 수학 지식은 어떤 일을 하느냐에 좌우됩니다. 어떤 일은 다른 일보다 더 많이 수학이 필요할 수 있습니다. 수학 박사가 될 필요는 없지만, 최소한 수학의 기초를 이해하고 기본적인 지식이 있다면 큰 도움이 됩니다.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 수학 과정입니다.

데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하며, 패턴을 파악하고, 데이터에서 결론을 도출하기 위해 통계와 확률에 대한 충분한 지식이 필요합니다.

통계의 기본을 다지고 나면 다음과 같은 고급 과정으로 넘어갈 수 있습니다.

SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식

데이터 분석가는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하며 데이터를 추출하는 방법을 알아야 합니다. 데이터베이스는 데이터를 전자 저장소에 저장해 놓은 것이며, 여기에서 원하는 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.

관계형 데이터베이스는 일정한 형식을 가지고 있으며, 저장된 모든 데이터는 사전에 정의한 관계를 통해 연결됩니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스를 조회하고 상호 작용하는 데 사용되는 언어입니다.

SQL 쿼리를 작성하여 데이터에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 작업을 수행할 수 있습니다.

SQL을 배우려면 다음 자료를 확인해보세요.

프로그래밍 언어 지식

데이터 분석가가 프로그래밍 언어를 다룬다면 데이터베이스에서 조회한 데이터의 구조를 바꾸고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 대표적인 두 언어는 파이썬과 R입니다.

파이썬은 범용 프로그래밍 언어이며, 영어와 유사한 구문으로 초보자에도 쉽게 시작할 수 있습니다. 또한, 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 파이썬은 Pandas 및 NumPy와 같은 데이터 조작과 Matplotlib와 같은 데이터 시각화를 위한 풍부한 패키지 및 라이브러리를 제공합니다.

파이썬을 시작하려면 다음과 같은 초보자를 위한 파이썬 과정을 살펴보세요. 언어의 기본적인 내용을 이해하면 Pandas, NumPy 및 Matplotlib과 같은 라이브러리에 대해 배울 수 있습니다.

이러한 라이브러리 사용법을 배울 수 있는 링크입니다.

R은 통계 및 데이터 분석에 사용되는 언어입니다. 즉, 파이썬처럼 초보자에게 친절하지 않습니다. R을 배우기 위한 유용한 링크를 소개합니다.

데이터 시각화 도구에 대한 지식

데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 해석하고 표현하는 것입니다. 시각화를 사용하면 그래프, 차트, 대화형 대시보드 등을 생성하고 다른 팀 구성원과 중요한 이해 관계자에게 쉽게 공유할 수 있습니다.

데이터 시각화 도구는 기본적으로 데이터로 이야기를 전달하고 의사 결정을 내리는 데 필요한 작업물을 만드는 데 사용됩니다. 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나는 타블로(Tableau)입니다.

타블로를 배우려면 다음 과정을 확인해보세요.

엑셀 지식

엑셀은 데이터 분석에 사용되는 가장 필수적인 도구 중 하나입니다. 데이터를 저장하고, 구조와 형식을 갖추며, 계산을 수행하고, 데이터를 요약하고, 트랜드를 파악하고, 데이터를 카테고리로 나누고, 보고서를 만드는 데 사용됩니다. 엑셀을 사용하여 차트와 그래프를 만들 수도 있습니다.

엑셀 사용법을 익히려면 다음 과정을 확인하세요.

결론

지금까지 데이터 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 현장에 뛰어드는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴봤습니다. 본 가이드가 데이터 분석을 위한 여러분의 여정에 도움이 되었기를 바랍니다.

데이터 분석이란?

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 프로세스입니다. 이는 적절한 분석 기법을 적용해 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 것을 의미합니다.

데이터 분석의 다양한 유형

비즈니스를 개선하기 위해선 성과 측정이 반드시 필요하기 때문에 데이터 분석이 중요합니다. 기업들은 데이터 분석을 통해 제품과 서비스를 개선하고, 고객의 요구를 충족시키며, 조직 내 문제를 진단합니다.

비즈니스 측면에서 데이터 분석은 크게 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

  • 서술 분석(Descriptive analytics): 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리)
  • 진단 분석(Diagnostic analytics): 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용 (예: 이벤트 로그 파일을 활용해 충돌의 근본 원인을 파악)
  • 예측 분석(Predictive analytics): 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용 (예: 데이터 스토리지 요구에서 병목 현상 예측)
  • 처방 분석(Prescriptive analytics): 예상 시나리오에 기반해 적절한 조치를 제안하는 데 사용 (예: 향후 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위해 추가 용량 구매 제안)

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현대적 데이터 분석에 퓨어스토리지를 사용해야 하는 이유

기업에게 빅데이터는 시장에서의 우위를 확보할 수 있는 금광과도 같습니다. 그러나 안타깝게도 대부분의 경우 데이터는 고립된 사일로, 웨어하우스 및 데이터 레이크에 갇혀 있기 때문에, 기업은 인사이트를 신속하게 확보할 수 없고 혁신이 제한되며 IT 운영이 복잡해집니다.

필요한 것은 오늘날의 빅 데이터 분석 플랫폼 및 알고리즘을 따라잡을 수 있을 정도로 민첩하고 강력한 현대적인 데이터 인프라입니다. 이것이 퓨어스토리지®가 Splunk, Elastic, Vertica와 협력해 최신 분석 기능을 갖춘 Modern Data Experience™을 제공하는 기술 분석의 개념 이유입니다.

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800-379-7873 +44 2039741869 +43 720882474 +32 (0) 7 84 80 560 +33 1 83 76 42 54 +498962824144 +353 1 485 4307 +39 02 9475 9422 +31 202457440 +46850541356 +45 2856 6610 +47 2195 4481 +351 210 006 108 +966112118066 +27 87551 7857 +34 51 889 8963 +41 43 505 28 17 +90 850 390 21 64 +971 4 5513176 +7 916 716 7308 +65 3158 0960 +603 2298 7123 +66 (0) 2624 0641 +84 43267 3630 +62 21235 84628 +852 3750 7835 +81-3-4563-7443 +82 2 6001-3330 +886 2 8729 2111 +61 1800 983 289 +64 21 536 736 +55 11 2655-7370 +52 55 9171-1375 +56 2 2368-4581 +57 1 383-2387 +48 22 343 36 49


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