내일배움캠프_QA/QC 아티클 스터디_데이터 분석이란 무엇일까?

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데이터 분석이란 무엇일까? | 요즘IT

 

오늘은 위 아티클로 아티클스터디를 했습니다.

 

1. 아티클 내용 정리

1) 데이터의 유형

정성적 데이터	이미지, 비디오, 텍스트와 같이 측정하거나 계산할 수 없는 데이터. '무엇을','왜','어떻게'와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며 서술형으로 기록됩니다.
정량적 데이터	셀 수 있고 측정가능하며 비교 할 수 있는 데이터. '얼마나 많이','얼마나 자주', '얼마나 오래'와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며 숫자의 크기에 관한 것임.

 

2) 데이터 분석의 중요성

데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선	데이터를 분석하여 경쟁업체를 이해하고 제품 및 시장의 요구사항에 맞출 수 있습니다. - 캠페인 타깃을 명확하게 지정 - 잠재고객 확인 - 제품개발 단계에서 비용절감과 시간 절약
데이터 분석을 통한 성공과 성과를 측정	데이터를 분석하면 제품이 시장에서 얼마나 경쟁력이 있는지 측정할 수 있습니다. 나의 강점을 파악하여 더 집중해야 할 것과 덜 집중해야 할 영역이 어디인지 파악할 수 있습니다.
데이터 분석은 문제해결에 도움을 줌	관련성 있고 정확한 데이터 분석은 정보에 입각한 올바른 결정을 내려 문제를 해결하는데 도움을 줍니다. 데이터 분석을 통해 효과적인 미래전략을 수립할 수 있으며 고객 유지율 향상, 신규 고객 발굴, 더 나은 고객 경험을 제공 해 줄 수 있습니다.

 

3) 데이터 분석 프로세스

1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별	- 해결하려는 문제는 무엇인지 - 데이터 분석의 목적은 무엇인지 - 이를 통해 무엇을 하려 하는지 - 무엇을 달성하고 싶은지 - 분석을 통해 무엇을 얻고자 하는지 - 데이터 분석이 왜 필요한지
2단계: 원시 데이터 수집	- 사용자 그룹, 설문조사, 양식, 설문지, 내부문서, 기업에서 이미 수행한 인터뷰결과 - 고객 리뷰와 고객 만족도에 대한 피드백 - 거래 및 구매 내역 기록, 비즈니스 재무 또는 마케팅 부서에서 만든 자료와 재무 수치 보고서 - 소셜 미디어 고객 참여를 모니터링 - 외사에서 사용하는 CRM(고객 관계 관리 시스템)
3단계: 데이터 정제	- 아웃라이어(비정상적으로 크거나 작은 값) 찾기 - 데이터 오류 제거 - 오타 수정 - 형식의 불일치 수정 - 누락된 값을 확인하거나 잘못된 데이터 수정 - 일관성이 떨어지는 데이터 수정
4단계: 데이터 분석	기술적 분석: "무슨일이 일어났지?" 진단적 분석: "왜 이런 일이 일어났지?" 예측 분석: "앞으로 어떤 일이 벌어질까?" 처방적 분석: "무엇을 해야 할까?"
5단계: 결과 공유	데이터 시각화 도구를 사용하여 보고서, 차트, 그래프, 대화형 대시보드 생성

 

4) 데이터 분석에 필요한 기술

 

- 수학과 통계에 대한 좋은 이해

- SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식

- 프로그래밍 언어 지식

- 데이터 시각화 도구에 대한 지식

- 엑셀 지식

 

2. 실무적용: 품질관리에 데이터 분석은 어떤 도움이 될까

데이터 수집 및 통합	생산 라인, 센서, 검사 장비 등 다양한 소스에서 실시간으로 데이터를 수집하고 통합하여 전체적인 품질 현황을 파악할 수 있습니다.
데이터 분석 및 시각화	수집된 데이터를 분석하여 불량률이 높은 원인, 생산 공정의 문제점 등을 파악하고, 이를 시각화된 대시보드로 제공하여 의사결정을 돕습니다.
예측 및 예방	과거 데이터를 기반으로 미래의 품질 문제를 예측하고, 문제가 발생하기 전에 미리 조치를 취함으로써 불량을 예방할 수 있습니다. 예를 들어, 기계의 이상 신호를 감지하여 고장 나기 전에 유지보수를 진행할 수 있습니다.
추적 및 책임	모든 생산 단계와 관련된 데이터를 관리하여 제품의 이력을 추적할 수 있습니다. 이는 불량품이 발생했을 때 원인을 신속하게 찾아내고, 책임 소재를 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

 

3. 느낀점&생각한점

현재 품질경영기사를 공부하고있어서 데이터와 통계의 중요성에 대해 실감하고 있습니다.

우리는 데이터를 통해 공정산포나 불량률 등을 조기에 검출해야 함으로, 데이터의 분석능력은 품질 분야에 있어서 절대적으로 필요하다고 할 수 있습니다. 이번 아티클에 대해 데이터 분석의 중요성과 프로세스를 명확히 알 수 있었습니다.