데이터 수집

데이터 수집

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데이터 분석의 첫걸음은 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이다. 이 글에서는 데이터 수집의 다양한 방법, 데이터의 유형, 그리고 데이터 수집 시 주의해야 할 점을 중심으로 학습한다.

1. 데이터 수집의 목적과 중요성

• 데이터 수집은 분석의 출발점으로, 데이터의 품질이 전체 분석 결과의 신뢰도와 직결된다.
• 정확하고 대표성 있는 데이터를 수집해야만 의미 있는 분석이 가능하다.

2. 데이터 수집 방법의 종류

데이터는 다양한 방법으로 수집할 수 있다. 아래 표는 대표적인 데이터 수집 방법과 특징을 정리한 것이다.

방법	특징/설명	예시
관측/측정	실험, 센서, 기기 등으로 직접 측정	기상 데이터, 센서 데이터
설문조사	질문지, 인터뷰 등으로 데이터 수집	고객 만족도, 여론 조사
공공데이터/오픈API	기관, 정부, 기업 등에서 공개한 데이터 활용	공공데이터포털, Kaggle
웹스크래핑	웹사이트에서 자동으로 데이터 추출	뉴스, 소셜미디어 데이터

3. 데이터의 유형과 특징

• 정형 데이터: 표 형태로 구조화된 데이터(엑셀, DB 등)
• 비정형 데이터: 텍스트, 이미지, 음성 등 구조화되지 않은 데이터
• 정형 데이터는 분석이 용이하고, 비정형 데이터는 전처리와 변환이 필요하다.

4. 데이터 수집 시 고려사항

• 데이터의 신뢰성, 정확성, 최신성, 대표성 확보
• 윤리적/법적 문제(개인정보, 저작권 등) 준수
• 데이터 포맷(정형/비정형, CSV, JSON, XML 등) 이해

5. 데이터 수집의 자동화와 실무 도구

• 파이썬의 requests, BeautifulSoup, Selenium 등으로 웹스크래핑 자동화
• API 활용을 통한 실시간 데이터 수집
• 센서, IoT 기기와 연동한 자동 데이터 수집

6. 용어 정리

• 웹스크래핑: 웹페이지에서 데이터 추출 자동화
• API: 데이터 제공을 위한 프로그래밍 인터페이스
• 크롤링: 웹사이트를 자동으로 탐색하며 데이터 수집

정리 

데이터 수집은 분석의 출발점이자, 전체 과정의 품질을 좌우하는 중요한 단계다.
다양한 수집 방법과 데이터의 유형, 그리고 윤리적·법적 고려사항까지 폭넓게 이해해야 한다.
데이터의 신뢰성과 대표성, 그리고 데이터 수집 자동화 도구의 활용 능력이 실제 분석에서 매우 중요하다.