데이터사이언스 핵심

데이터사이언스는 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해내는 융합 학문이다. 정형·비정형 데이터 모두를 대상으로 하며, 통계학, 수학, 컴퓨터공학, 시각화, 해커의 사고방식, 그리고 해당 분야의 전문지식까지 폭넓게 요구된다. 데이터사이언스는 단순한 분석을 넘어, 실제 사회와 비즈니스의 성과를 견인하고, 데이터 기반 의사결정과 혁신을 이끌어낸다.

1. 데이터사이언스란 무엇인가?

• 인터넷, 센서, 모바일 등 다양한 경로에서 생성되는 방대한 데이터를 분석하여, 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하는 학문이다.
• 정형 데이터(숫자, 표)뿐 아니라 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 영상 등)까지 모두 다룬다.
• 데이터의 수집, 정제, 분석, 시각화, 전달까지 전 과정을 포함한다.

2. 데이터사이언스의 역할과 필요 역량

• 데이터사이언티스트는 비즈니스의 핵심 이슈에 답을 제시하고, 데이터 기반으로 성과를 이끌어낸다.
• 분석적 사고력, IT 활용능력, 커뮤니케이션, 스토리텔링, 창의력, 비판적 사고 등 다양한 역량이 필요하다.
• 데이터사이언스의 과정에는 분석, IT, 컨설팅 등 여러 영역이 융합된다.

3. 데이터사이언스의 주요 영역

4. 데이터사이언스의 한계와 유의점

• 분석 과정에는 인간의 해석과 가정이 개입되며, 동일한 결과도 해석에 따라 다른 결론이 나올 수 있다.
• 정량적 분석이라도 모든 분석은 가정에 근거하며, 오차와 불확실성에 대한 이해와 통제가 필요하다.
• 데이터 활용에는 개인정보, 윤리, 보안 등 사회적 책임도 수반된다.

5. 데이터사이언스의 핵심 프로세스

1. 문제 정의 및 목표 설정
2. 데이터 수집(내부/외부, 정형/비정형)
3. 데이터 정제 및 전처리
4. 데이터 분석 및 모델링(통계, 머신러닝 등)
5. 결과 해석 및 시각화, 인사이트 도출
6. 의사결정 및 현장 적용

6. 데이터사이언스 관련 핵심 용어

• 정형/비정형 데이터: 표 형태/비표 형태(텍스트, 이미지 등)
• EDA(Exploratory Data Analysis): 탐색적 데이터 분석
• 머신러닝: 데이터에서 패턴을 학습해 예측·분류·군집화 등 수행
• 클러스터링: 유사한 데이터끼리 그룹화하는 비지도 학습
• 데이터마이닝: 대규모 데이터에서 패턴, 규칙, 인사이트를 발견하는 과정

정리

데이터링크 프로토콜

데이터링크 프로토콜은 OSI 7계층 중 2계층(데이터링크 계층)에서 구현되는 규격들의 집합입니다.

클러스터링

클러스터링은 데이터 내에서 유사한 속성을 가진 객체들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법이다. 사전에 정답(label) 없이 데이터의 구조를 파악하거나, 데이터 분류의 기초 자료로 널리 활용된다.

1. 클러스터링의 개념과 목적

• 클러스터링은 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하고, 유사한 데이터끼리 그룹화하는 데 목적이 있다.
• 고객 세분화, 이미지 분할, 이상치 탐지 등 다양한 분야에서 활용된다.

2. 대표적인 클러스터링 알고리즘

3. 클러스터링의 평가와 활용

• 실루엣 계수, SSE(오차제곱합), Dunn Index 등 군집의 응집도와 분리도를 기준으로 평가한다.
• 클러스터링 결과는 데이터의 구조 이해, 분류, 이상치 탐지, 추천 시스템 등에 활용된다.

4. 용어 정리

• 클러스터: 데이터 내에서 유사성이 높은 그룹
• 비지도 학습: 정답(label) 없이 데이터 구조를 학습
• 덴드로그램: 계층적 군집 결과를 시각화한 트리 구조

정리

데이터 전처리

데이터 전처리는 분석 목적에 맞게 데이터를 정제·가공하는 과정이다. 결측치, 이상치, 오류, 불필요한 변수 등을 처리해 데이터 품질을 높이고, 정확한 분석과 예측 모델링을 위한 필수 단계로 여겨진다.

1. 데이터 전처리의 필요성과 주요 단계

• 데이터의 품질이 분석 결과와 모델 성능에 직접적인 영향을 준다.
• 결측치와 이상치 처리, 데이터 변환, 변수 선택 등 다양한 기법이 필요하다.

2. 데이터 전처리의 주요 기법

3. 데이터 전처리의 실제 절차

1. 결측치와 이상치 탐색 및 처리
2. 데이터 변환(정규화, 표준화 등) 적용
3. 불필요한 변수 제거, 파생변수 생성
4. 최종 데이터셋 구성 및 품질 점검

4. 용어 정리

• 정규화/표준화: 값의 범위/분포를 일정하게 맞추는 변환
• 파생변수: 기존 변수로부터 새로 만든 변수
• PCA: 주성분분석, 차원축소 기법

정리

데이터 탐색

데이터 탐색은 수집한 데이터의 특성과 구조를 이해하고, 분석 방향을 잡기 위한 중요한 과정이다. 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터의 분포, 이상치, 결측치, 변수 간 관계 등을 파악하며, 시각화와 통계적 지표를 적극 활용한다.

1. 데이터 탐색의 목적과 절차

• 데이터의 기본 구조와 변수의 유형을 확인한다.
• 기술통계량(평균, 중앙값, 분산 등)으로 데이터의 중심과 분포를 파악한다.
• 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등)로 데이터의 이상치, 분포, 변수 간 관계를 직관적으로 이해한다.
• 상관분석 등으로 변수 간의 연관성을 분석한다.

2. 대표적인 탐색 방법과 지표

3. 데이터 탐색의 실제 절차

1. 데이터 구조와 변수 유형 확인
2. 기본 통계량 계산
3. 시각화로 분포/이상치/관계 파악
4. 상관분석 등 변수 간 관계 분석
5. 결측치/이상치 처리 방향 결정

4. 용어 정리

• EDA(Exploratory Data Analysis): 탐색적 데이터 분석
• 박스플롯: 사분위수, 이상치 시각화
• 결측치: 누락된 데이터 값
• 상관계수: 두 변수 간 선형관계의 척도

정리