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[위비즈 x 빅데이터 공모전] 시리즈를 시작합니다 😊앞으로 각종 빅데이터 공모전 수상작 소개 영상 \u0026 태블로 튜토리얼을 함께 올릴 예정입니다 📈
첫 번째로 소개드릴 공모전 수상작은
한국기업데이터 (Korea Enterprise Data) 주최 빅데이터 기반 시각화 아이디어 공모전 대상 수상작 (1위) : Risk Finder 입니다 👀
수상한 대시보드에 대한 설명과 수상 꿀팁을 준비해봤습니다 😉
궁금한 점은 댓글로 남겨주세요 👌 감사합니다 💕
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제작 : 하늘, 원준, 셔니
썸네일 : 셔니
편집 : 셔니
음악 : 셔니
데이터 분석 주제 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ …
원래 저는 마케팅에서 데이터 분석을 사용하는 방법에 대해 포스팅하고 싶었잖아요? 그럼 이번을 기회로,. 마케팅 가설이나 주장에 대해서 힘을 실어줄 수 …
Source: soa-park.tistory.com
Date Published: 12/30/2021
View: 2461
홈 > 활용사례 > 데이터 분석방법
01주제 선정 및 데이터 준비. 분석할 주제를 정한 후 안심구역에서 제공하는 데이터 및 보유하고 있는 데이터 중 분석에 필요한 데이터를 준비합니다. 분석주제.
Source: dsz.kdata.or.kr
Date Published: 12/8/2022
View: 4987
01-1. 분석 주제 예시 – Python 데이터 분석 실무
01-1. 분석 주제 예시. 데이터 분석이 제공할 수 있는 가치. 데이터 분석가가 자주 다루는 문제는 어떠한 것이 있을까? 사실 데이터 분석 자체가 목적 …
Source: wikidocs.net
Date Published: 10/15/2021
View: 5277
2022년 빅데이터 활용 사례 10가지, 업계별 추천한다
이 데이터 분석 사례는 유행병의 발생을 예측하고 그 영향을 최소화하기 위해 어떤 예방책을 강구할지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 엑셀 수백만 명의 …
Source: www.finereport.com
Date Published: 9/17/2021
View: 4524
상위 8가지 흥미로운 데이터 분석 프로젝트 아이디어 및 주제 …
결과를 시각적으로 전달합니다. 그러나 숙련된 데이터 과학자가 되는 데 가장 중요한 부분은 데이터 스크래핑, 탐색적 분석 및 데이터 시각화에 중점을 둔 다양한 프로젝트 …
Source: ko.quish.tv
Date Published: 10/3/2021
View: 9715
공공데이터 활용사례 | 공공데이터포털
국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 …
Source: www.data.go.kr
Date Published: 5/4/2021
View: 2336
데이터 분석 웹 서비스 만들기_1. 주제선정 및 데이터 수집
수집이 용이한 데이터를 찾은 후 데이터를 활용하여 분석 할 수 있는 방법을 발굴. 대부분 관심을 갖는 분야가 있다면 주제를 발굴하는 데 어려움이 …
Source: quokkas.tistory.com
Date Published: 6/29/2022
View: 1931
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주제에 대한 기사 평가 데이터 분석 주제
- Author: vizable 비저블
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- Date Published: 2020. 12. 18.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=C7-wbGRHTNA
[Brightics 서포터즈] 나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정 (+ 계획서 작성)
안녕하세요, Soa입니다!
٩( ᐛ )و
이제 개강도 했고.. (공부하기싫어병)
홍보 ucc 제작 때문에 분석 포스팅이 조금 없었습니다..
아직 홍보 ucc 제작은 끝나지 않았지만..!
운영국에서 메일이 왔습니당…….^^!
(우는거 아님)
무려 10주간, 개인 분석 프로젝트를 A부터 Z까지 진행해야 한다는 사실…!
그래서 고민했습니다..
사실 분석 프로젝트를 진행했던 경험이 없기 때문에,
어떻게 10주간의 분석 프로젝트를 해야하나 막막했어요…
그러면서 든 생각이
원래 저는 마케팅에서 데이터 분석을 사용하는 방법에 대해 포스팅하고 싶었잖아요?
그럼 이번을 기회로,
마케팅 가설이나 주장에 대해서 힘을 실어줄 수 있게끔 하는
데이터 분석을 진행해봐야겠다고 생각했습니다!
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나홀로 분석 프로젝트 (1) 분석 주제 선정
개인 분석 프로젝트에 대한 큰 방향을 잡았습니다!
그래서 제가 정한 프로젝트 명은…
“나도 이제 디지털 마케터!”
물론 디지털 마케터가 실제로 하는 일에 대해서는
실무를 해보지 않았기 때문에 정답이 아닐 수 있습니다!
실제로 데이터 분석이 어떻게 사용되는지에 대해서 찾아보다가
다음 글을 발견했습니다.
https://platum.kr/archives/133978
데이터 분석을 통해서 마케팅 가설, 주장에 대해서
설득력을 높일 수 있다는 것이죠!
단순히 데이터 분석 뿐만 아니라
데이터 분석을 토대로, 그 데이터 안에서 인사이트를 도출해내는 것!
이번 개인 분석 프로젝트에서
물론 데이터 분석에 대해서 열심히 공부하겠지만,
마케팅에서 데이터 분석이 이렇게 쓰일 수 있구나 하는
그 과정에 대해서 자세히 포스팅하고자 합니다!
[프로젝트 목적]위에서 언급했던 것처럼
데이터 분석을 마케팅에 어떻게 쓸 수 있는지에 대해서
공부하고 그 과정을 자세히 이야기하고자 하는데요.
목적을 간단하게 정리하자면 다음과 같습니다.
마케팅 가설을 설정한 후, 데이터 분석으로 가설을 검증해보는 과정을 실습해본다.
누구나 볼 수 있는 채널에서 소비자 데이터를 수집하여 데이터의 추이를 보며 가설을 주장에 설득력을 높여주고, 가설을 보완하는 방법을 배울 수 있다.
마케팅 가설을 설정하고, 그 가설을 데이터 분석을 통해 검증하려고 합니다!
간단하게 예를 들자면, 포스트 코로나 시대에서 온라인 쇼핑몰이 성장할 것이니 쇼핑몰을 만들어야 한다!
(조금 허접한 가설이지만..)
이런 식으로 마케팅 가설이나 주장을 설정하고
이에 대해 뒷받침할만한 근거로 분석한 데이터를 제시하는거죠!
예를 들어, 년도별 온라인 쇼핑몰 성장 추이 데이터 등이 있을 것 같습니다.
그래서 이러한 이유로 디지털 마케터가 되었다고 생각하고,
가상의 시나리오(내가 만약 ~라면)와 가설 등을 설정해서
그에 맞게끔 데이터 분석을 진행하고
분석 결과를 시각화하고, 나름 제안서? 분석 리포트를 작성해보고자 합니다!
[프로젝트 개요]그래서 프로젝트는 간단하게 다음과 같이 진행될 예정입니다.
1. 설득력 있는 마케터 : 데이터 분석, 가설 검증이 필요한 이유
2. 분석 시나리오 설정 : ‘내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면?’
3. 제안을 위한 근거 만들기, 데이터 분석
4. 데이터 분석 결과 시각화
5. 결과 분석 및 인사이트 도출
여기서 2번의 분석 시나리오 설정에 대해서
조금 이야기해보겠습니다..!
가능한 시나리오가 여러 가지 있고, 정말 많이 고민해보았습니다..
사실 어느 기업에 소속된 마케터라면,
해당 기업에서 수집한 판매 데이터, 구매 전환 데이터 등과 같은
소비자 데이터가 있기 때문에 그와 관련된 가설을 세울 수 있겠지만
제가 수집할 수 있는 데이터에는 한계가 있기 때문에
많은 가설들을 포기했습니다.. ㅠ_ㅠ
그래서 공개되어 있는 데이터들 중에서 얻을 수 있는
소비자 데이터를 생각해보니,
네이버 데이터랩, 구글 트렌드 등과 같은
많은 사용자들이 이용하는 채널에서 제공하는 소비자 데이터가 있더라구요!
그런데 어떤 기업에 소속되어 있는 마케터라는 설정은 포기한거 아닌가요?
할 수도 있겠지만!
제가 설정한 시나리오는
‘내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면?’
이겁니다!
내가 만약 삼성SDS 마케팅 담당자라면!
Brightics 서포터즈를 모집해서, Brightics를 홍보하자는 전략에 대해서
어떠한 근거를 통해서 이야기하고,
그 근거를 어떤 데이터를 어떻게 분석해서 제안했을까?
라는 생각을 했습니다!
물론 진짜 담당자님께서는.. 저보다 높은 퀄리티의 제안서(?)를 작성하셨겠지만..
일단 한번 제안서(라고 부르는건지 모르겠지만) 작성 과정을
실습해보고자 합니다!
자세하게 어떤 데이터를 사용해서 어떻게 할건지에 대해서는
나중에 포스팅할 때 자세하게 이야기할 예정입니다..!
궁금하셔도 참아주세요!
٩( ᐛ )و
그럼 다음 포스팅에서는
좀 더 자세한 내용으로 만나요~!
안녕!
٩( ᐛ )و
* Brightics 서포터즈 활동의 일환으로 작성된 포스팅입니다. *
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01-1. 분석 주제 예시
데이터 분석이 제공할 수 있는 가치
데이터 분석가가 자주 다루는 문제는 어떠한 것이 있을까? 사실 데이터 분석 자체가 목적이 되는 경우는 ‘거의’ 없다고 봐도 무방하다. 만약 데이터 분석이 목적이 되는 경우, 좋은 결과가 생길 가능성이 낮다. 데이터 분석은 데이터를 통해서만 만들어낼 수 있는 가치 혹은 서비스를 제공하기 위한 과정에 불과하다. 그렇다면, 데이터 분석이 어떠한 가치나 서비스를 만들어내는 데 기여할 수 있을까?
일반적인 IT 회사의 경우 사업 영역을 단순화하면 간단하게 1)비즈니스 영역, 2)개발 영역으로 나눌 수 있다. IT 회사뿐 아니라 대부분의 회사는 서비스를 개발(생산)하고 이것의 가치를 통해 비즈니스를 하면서 소비자로부터 수익을 얻는다. 데이터는 이 과정에서 긍정적인 역할을 할 수 있다. 물론 데이터나 로직 자체가 상품인 경우도 일부 있으나, 대부분의 경우 데이터는 이미 존재하는 비즈니스 과정에 있어서, 일종의 윤활유 같은 역할을 한다고 볼 수 있다.
이제 각 영역별로 데이터가 제공할수 있는 가치/서비스에 대해 살펴보자.
기획/UX 영역
기획/UX 영역에서 가장 중요한 것은 유저에게 매끈한 경험을 제공하는 것이다. 매끈한 유저 경험이란 무엇일까? 데이터를 기반으로 정의하자면, Conversion Rate(전환율)이 높다는 것을 의미한다. Converion Rate은 Churn Rate(이탈율)의 반대어이므로 Conversion Rate은 1- Churn Rate 으로 정의할 수도 있다.
보통 Conversion Rate은 Funnel 분석을 통해 파악한다. 비록 오래된 방법론이긴 하지만 분석하기 쉽고, 결과를 직관적으로 이해하기 쉽다는 점에서 많이 이용된다. 이탈이 많이 일어나는 구간(Bottleneck)을 파악해 AB Test 등을 통해 개선함으로써 UX를 향상시킬 수 있다.
참고로 기획 영역에서는 UX 개선을 위한 목적뿐 아니라, 데이터에 기반해 새로운 서비스를 기획하는 것도 가능하다. 대표적으로 아래 서비스가 상용화되어 있다.
추천/랭킹 서비스 (영화, 매장, 뉴스/블로그 컨텐츠, 아이템, 지인 등)
이미지, 텍스트, 오디오 데이터 처리를 통한 자동분류 서비스 (병 진단, 번역, 주문 처리 등)
이상치 탐지
클러스터링 등을 통한 유저 세분화
마케팅 영역
마케팅 부서는 기본적으로 돈을 쓰는 부서이다. 따라서 ROI(Return on Investment)에 민감하며, 이 지표가 KPI로 고려되는 경우가 많다. ROI는 Input 대비 Output을 계산한 후 산출하며, 최소의 Input으로 Ouput을 극대화하는 것이 마케팅의 핵심이다. 주로 사용되는 지표는 아래와 같다.
집행량(expense) 대비 노출(impression)
노출 대비 클릭 (Click Thorugh Rate)
클릭 대비 구매 (Purchase Rate)
구매 대비 재구매 (Repurchase Rate)
위 지표 역시 일종의 Funnel 분석이며, Segment별 성과를 측정하여 보다 풍부한 분석하고 유의미한 결과를 얻을 수 있다. 예를 들면, 높은 ROI를 보이는 세그먼트를 집중적으로 공략해 전체 ROI를 높이는 마케팅 전략을 고려해볼 수 있다.
위 지표를 세그먼트별로 구분하거나 유입 채널별로 구분하는 등 다양한 관점으로 효과를 분석하고 마케팅 활동을 개선할 수 있다. 주로 사용하는 분석 방법은 회귀분석(Regression)이다. 이 경우, 실수 예측보다는 인과관계 파악하고 마케팅 Mix를 위해 이용한다. 마케팅 Mix는 최적의 채널별 예산안 분배를 위한 분석으로, 채널별 Expense(원인, X)와 클릭율(결과, Y)이 필수 요인이다.
마찬가지로, STP(Segment, Targeting, Positioning) 전략 수립을 위해 데이터 분석이 활용되기도 한다. K-means 등의 클러스터링을 통해 전체 고객을 나누고 특정 기준(예, 충성도, 재구매율)으로 세그먼트를 정렬한 후 우선순위에 따라 맞춤형 컨텐츠/커뮤니케이션을 제공하여(Association-Rules), 마케팅 활동의 효율성/효과성을 높인다.
Source: Logical Fox
영업/CS/개발 영역
영업 영역에서는 신규 고객 창출과 기존 고객의 유지가 주요한 관심사이다. 데이터를 통해 신규 고객을 창출할 수 있는 기회/영역을 탐색할 수 있으며, 고객의 이탈을 사전 예측함으로써 이탈을 예방할 수 있다. CS 영역에서는 자동화 응대나 이슈 대응을 위해 데이터를 활용할 수 있다. 개발 영역에서는 제품의 안정화 및 버그 관리 등을 위해 데이터가 활용된다.
2022년 빅데이터 활용 사례 10가지, 업계별 추천한다-FineReport
빅데이터는 위키피디아에 따르면 일반적인 데이터 관리 및 처리 소프트웨어에서 다루기 어려울 정도로 거대하고 복잡한 데이터의 집합을 나타내는 용어입니다. 빅데이터 활용에 의해, 새로운 발견이 되어 안고 있는 과제의 해결과 업무 운영의 효율화가 기대되므로, 기업이나 조직의 일하는 방식을 완전히 바꾸어 여러 가지 업계에 혁명을 일으켰다고 말할 수 있습니다.
이 문장에서는 업계별로 빅데이터 활용 사례를 해설함으로써 그 장점과 빅데이터를 분석하여 활용 방법을 알려드리고자 합니다.
참고: 본문에서 나타내는 빅데이터 활용사례 Demo플랫폼은 FineReport(파인리포트)로 제작한 것입니다. 필요하시면 다운로드하여 빅데이터 데모를 만들어 보세요.
1.업계별 빅데이터 활용 사례 10가지
빅데이터 활용사례 ① 제조업
제조업에서는 데이터가 ERP나 MES, CMMS등의 수많은 시스템에 산재해, 데이터를 단일적으로 이용할 수 없기 때문에, 공장의 가동 상황을 전반적으로 파악하는 것이 어렵습니다. 기업에서 빅데이터 분석의 첫걸음은 바로 데이터를 통합하여 관리해야 하는 것입니다. 빅데이터의 잘 활용으로 제조 프로세스를 개선할 수 있을 뿐만 아니라 생산성 향상 및 품질 안정 등에 도움이 됩니다.
빅데이터 활용 장면:
설비예지보전: 센서 데이터의 가시화를 통하여 공장전체, 라인별 설비 의 운전상황, 고장이 많은 설비의 파악, 설비 문제를 조기 발견 가능합니다.
의 운전상황, 고장이 많은 설비의 파악, 설비 문제를 조기 발견 가능합니다. 예실관리: 당초 계획에 대하여 실적이나 목표와 실적과의 차이를 인식하여 원인을 철저히 분석하여 차기부터 개선할 수 있습니다.
제품 트래킹: 빅데이터를 분석하여 바코드 스캐너와 무선장비를 이용하여 원자재 조달에서 생산, 소비 또는 폐기에 이르기까지 추적할 수 있습니다.
출처:FineReport
FineReport는 Hadoop Hive, SPARK등과 같은 빅데이터 플랫폼 및 광범위한 데이터 소스를 지원합니다. 서로 다른 데이터베이스 및 테이블에서의 데이터 추출을 지원하고 ERP / OA / MES 및 기타 비즈니스 시스템의 데이터를 단일 플랫폼으로 쉽게 통합할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어입니다.
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현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.
빅데이터 활용사례 ② 의료업
매일 대량 복잡한 비구조화 데이터를 생성하는 의료업은 빅데이터 기술을 통해 의료정보 활용의 폭과 가능성이 넓어집니다.
빅데이터 활용 장면:
이 데이터 분석 사례는 유행병의 발생을 예측하고 그 영향을 최소화하기 위해 어떤 예방책을 강구할지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 엑셀 수백만 명의 환자로부터 수집된 엑셀 데이터나 다른 데이터를 사용하여 근거에 따른 진단을 하므로 치료비를 절감합니다. 웨어러블 디바이스를 사용하면 빅데이터가 환자의 건강상태를 감시하고 의사에게 보고할 수 있습니다.
코로나 현황 대시보드
출처: FineReport
빅데이터를 분석하여 코로나 대시보드를 제작하는 포로세스에 대한 관심이 있으신분 다음 자료를 참고하세요 🙂
빅데이터 활용 사례③ 은행업
은행업에서는, 빅데이터가 오랜 세월 활용되어 이미 경쟁 전략상 빠뜨릴 수 없는 것이 되었습니다. 현금 회수부터 재무 관리까지 빅 데이터는 은행 모든 업무의 효율을 높입니다. 은행업의 빅데이터 애플리케이션은 고객의 수고를 덜어주고 수익을 창출합니다.
데이터 분석 활용 장면:
클라우드 컴퓨팅으로 리스크 계산 데이터 처리에 드는 비용을 절감하고 리스크 관리의 효율을 향상시킵니다. 고객 데이터 수집, 분석을 통해 보다 개개인에 맞는 개별 서비스를 제공합니다. 클러스터링+어소시에이션의 데이터 분석 기법을 사용하여 지점 장소 선정 등 중요한 결정의 정확도를 높입니다.
출처: FineReport
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빅데이터 활용 사례 ④소매업
빅데이터는 시장과 고객 관심 분석을 통해 소매업 발전에 좋은 기회를 제공합니다. 다양한 시장 정보를 수집해, 빅데이터의 해석을 기초로, 고객 만족도를 판단하거나 신제품 개발에 도움이 되거나 투입 시기를 계산하는 등 광범위하게 활용됩니다.
빅데이터 사례 활용 장면:
운용을 통한 결합 판매 데이터, 고객가구 데이터 등 빅데이터는 패턴별로 세분화해 고객을 분류하고 각 부분에 대해 최적의 마케팅을 합니다.예측 분석에 힘입어 상품을 높이다공급과 수요 예측의 정확도는 받아들일 수 없는 상품을 시장에 내놓는 것을 피합니다.히트 상품과 데드 셀러 분석을 하다상품의 재고 범위를 정하여, 재고 보유 비용의 영향을 최소한으로 억제합니다.
출처: FineReport
빅데이터 활용 사례 ⑤ EC업계
EC사이트는 인터넷상에서 고객에게 상품이나 서비스를 판매함으로써 이익을 획득하므로, 고객과 상품이 EC사이트 운영에 있어서의 가장 중요한 요소라고 생각할 수 있습니다.EC 업계에서 빅데이터는 데이터 분석 및 마이닝을 통해 법칙을 도출하여 기업에 지속적인 경쟁 우위를 가져옵니다.
빅데이터 활용 장면:
유입원과 사이트 내의 고객 행동 데이터를 조합하여 효과가 있는 집객 채널과 판매 활동을 판별합니다.구매 데이터, 경쟁사 가격, 상품 원가 등의 데이터에 따라 상품의 베스트 프라이스를 결정합니다.고객의 취향과 과거의 행동 패턴에 따라 그 고객에게 최적의 상품만을 추천합니다.
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빅데이터 활용 사례⑥ 교육업
교육업계에서는 학습이나 교육현장에 대한 다양한 데이터가 축적되고 있습니다. 학습 이력이나 행동 이력 등의 빅데이터 수집, 시각화 분석을 통해 학습 평가 및 각종 예측, 성적과 학습 행위 사이의 관계를 명확하게 할 수 있습니다. 많은 나라에서 학교와 대학에서 빅데이터를 사용합니다.
데이터 분석 활용 장면:
역사 데이터를 개별적으로 학습하다학생들은 학생 전체의 결과를 개선하기 위하여, 개별화된 과정과 방안을 제정합니다. 실시간 모니터링을 통한 수업 시청과자가 얼마나 큰 이점이 있는지,과정 자료를 수정합니다. 학생의 학력 데이터에 근거하여 공부하다이력 데이터의 분석, 각 학생의 진보, 장단점, 취미 등을 이해하여, 장래 학생에게 적합한 직업을 판단합니다.
빅데이터 활용 사례 ⑦ 여행업
여행 업계는 주로 고객의 관광지에 대한 흥미와 그 행동 특징을 바탕으로 비즈니스를 전개합니다. 현재, 대리점보다 Web 서비스를 사용하는 경향이 있습니다. 빅데이터는 인터넷을 통해 전 세계 관광지와 관광객의 정보를 수집하여 여행 수요를 예측하는데 큰 도움을 줍니다.
빅데이터를 분석하여 볼 만한 사례 :
입소문과 고객의 검색 키워드를 분석하여 관광지의 인기도를 평가합니다. 항공사는 여행 중인 승객과 그 수하물의 데이터에 따라 효과적으로 계획하고 그에 따라 서비스를 제공합니다. 지리적 위치, 교통 및 날씨 정보를 바탕으로 특정 고객에게 적합한 섭외와 혜택을 전송합니다.
빅데이터 활용 사례 ⑧ 정부
어느 나라 정부든 매일 국민, 경제성장, 에너지 자원, 교통 등에 관한 다양한 기록과 데이터베이스를 추적해야 합니다.이러한 데이터의 적절한 조사와 분석은, 정부의 나날의 업무를 지원합니다.
빅데이터 분석 사례 :
주의해야 할 영역을 특정하여 정치 프로그램 상에서의 신속한 의사 결정을 실현합니다. 실업, 테러리즘, 에너지 자원 탐사 등 국가적 과제를 극복합니다. 행정이 보유한 지리공간정보와 방재정보 등 공공데이터를 2차 이용하기 쉬운 형태로 민간에 개방하여 비즈니스 이용을 촉진합니다.
빅데이터 활용 사례 ⑨ 농업
농업은 경험과 직감에 의지하는 부분이 많았습니다만, 농사일에 빅데이터를 구사해, 디지털 기술을 도입하면, 예측이나 생산성 향상, 생산 현장의 가시화를 가능하게 합니다.
활용 장면:
센서에서 얻은 기온일조량우량농작 데이터를 분석하여 생산 계획부터 수확출하까지 모두 볼 수 있게 합니다. 기상 데이터 등 각종 빅데이터에 따른 리스크 예측, 사전대책 실현합니다. 농가의 각종 기술·판단 기록·데이터화를 진행하고, 그 기술을 신농자 등에게 공유합니다.
빅데이터 활용사례 ⑩ 음식업
경쟁이 치열해지는 음식업계에서는 시장 지위를 유지하기 위해 데이터 드리븐의 경영 전략을 설정하는 기업이 늘고 있습니다. 과거 레스토랑은 고객의 내점을 기다리기만 한 상태였지만, 음식점 정보를 빅데이터화하면 방문객 수를 예상할 수 있어 재방문 고객을 늘리기 위한 서비스와 판촉활동을 조정할 수 있습니다.
빅데이터 활용 장면:
근처에서 음식점을 찾는 사람의 스마트폰 등에 최적의 타이밍에 효과적으로 광고를 냅니다. 센서로 매장 내에서의 행동을 데이터화하여 현장의 운영 상태를 대폭 개선합니다. 과거의 히트 상품을 분석하거나 보다 정확한 내점 예측, 매출 예측에 따라 생산자가 출하 조정할 수 있습니다.
2. 빅데이터 활용 에는 어떤 장점이 있습니까?
업계에 따라 빅데이터 활용 방법과 효과가 다르지만 기본적으로는 다음 3가지 점을 확인할 수 있습니다.
2.1. 데이터 분석 사례 : 현황 정확히 파악한다
과거에는 기업은 사람의 느낌과 경험에 의지해, 비즈니스의 상태를 파악하는 일이 많았습니다. 빅데이터 활용 으로 다양한 데이터의 수집 및 저장은 쉬워지고 데이터 분석이 가능합니다. 현황 파악에 필요한 정보를 데이터 분석 및 가시화 툴로 알기 쉬운 보고서로 전환하면 경영층이 조직 전체의 경영상황을, 현장직원이 특정 업무의 진척상황을 알게 됩니다.
2.2. 과제 해결책을 얻는다
빅데이터 활용은 데이터 수집에 그치지 않고 데이터 분석을 통해 일의 법칙을 찾아낼 수 있습니다. 신속히 적절한 액션을 취하는 것이 가능합니다. 또한 시책의 효과를 데이터 분석을 통해 검증하고, 시책을 반복해 개선할 수 있습니다.
2.3.새로운 사업기회를 발견한다
빅데이터 활용의 또 다른 장점은 기존 제품과 서비스, 바이어와 공급자, 소비자의 취향에 대한 정보를 수집하고 통합적인 분석을 함으로써 기업들이 새로운 비즈니스 기회를 발견하고 완전히 새로운 서비스를 창출하는 것입니다.
추천할 만 빅데이터 활용 툴
빅데이터 활용의 사례와 장점을 이해했는데 구체적으로 어떤 툴, 어떤 방법으로 빅데이터를 활용할지 묻고 싶은 분이 계실 겁니다. 빅데이터 분석 도구에는 목적 및 용도별로 다양하지만 BI 툴(Tableau, Fine Report), 데이터 마이닝 툴(Python, R), 데이터 시각화 라이브러리(Echarts, Highcharts), 데이터 맵(PowerMap, Polymaps) 등이 있습니다.자세한 내용에 대해서, 이 문장을 보면 됩니다.
대시보드는 훌륭한 데이터 관리 툴입니다. 그러나 한 곳에 데이터 값을 많이 넣는 것 이상이 필요하며, 대시보드를 유용하게 만들려면 데이터를 효과적으로 구성할 줄 알아야 합니다.데이터 기반 의사결정이 가능하고 실무에 활용할 수 있는 대시보드를 제작하는 것은 개인적으로 매우 어려운 일이라고 생각합니다.
*파인리포트란?
*파인리포트는 데이터 연결부터, 리포트 제작,실시간 관제센터를 구축할 수 있는 대시보드 기능을 제공하는 데이터 관리 리포팅 대시보드 툴입니다.
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상위 8가지 흥미로운 데이터 분석 프로젝트 아이디어 및 주제 [신입생 대상]
데이터 과학 꽤 오랫동안 이 세대에서 가장 훌륭하고 가장 안심할 수 있는 직업 중 하나였습니다. 데이터 과학자 지망생이라면 기술 능력 향상에 더 집중해야 합니다. 그렇게 함으로써, 당신은 당신의 기술 수준을 증가시킬 것입니다 데이터 과학자 . 예술을 연습하는 가장 좋은 방법은 지식을 향상시키기 위해 개인 프로젝트를 시작하는 것입니다. 기술 , 그리고 자신감.
데이터 분석은 경력 성장에 중요한 역할을 합니다. 의사 결정 과정에 도움이 될 수 있는 새로운 통찰력을 발견하는 것이 대부분입니다. 베테랑 분석가에게 물어봐도 그는 우리가 소비자로 보는 직관이 열심히 일한 결과라고 말할 것입니다. 그리고 전체의 약 80%는 데이터 분석 과제는 데이터 평가로 시작됩니다. 따라서 데이터 과학자는 데이터 분석과 그 유형에 대해 더 많이 알아야 합니다.
시간이 지남에 따라 안심하십시오. 데이터를 수집하고 결과를 기반으로 보고서를 생성하는 데 필요한 기술을 개발할 것입니다. 또한 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
웹 데이터 정리
탐색적 분석 실행
복잡한 데이터 세트 플러시
결과를 시각적으로 전달합니다.
그러나 숙련된 데이터 과학자가 되는 데 가장 중요한 부분은 데이터 스크래핑, 탐색적 분석 및 데이터 시각화에 중점을 둔 다양한 프로젝트를 진행하는 것입니다. 시작하겠습니다. 다음은 데이터 과학자로서 직업 프로필을 구축하는 데 필요한 몇 가지 프로젝트 아이디어입니다.
데이터 스크래핑 프로젝트 아이디어
1. 영화 데이터 수집
이 초보자 프로젝트는 데이터 과학자에게 필요한 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다. 주요 목표는 추가 분석을 위해 데이터를 수집하고 추출하는 것입니다. 이를 위해 IMDB 웹사이트를 사용하여 인기 있는 영화, TV 프로그램, 배우 등에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 이 웹사이트의 형식은 비교적 일관적이며 분석을 위한 데이터를 더 쉽게 얻을 수 있습니다. 게다가, 이 프로젝트는 데이터 수집과 관련하여 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
2. 구인 웹사이트
요즘 취업 포털에서 데이터를 스크랩하는 것은 초보자 데이터 과학자를 교육하는 데 사용됩니다. 이러한 웹 사이트에는 표준 데이터 유형이 포함되어 있기 때문입니다. 다양한 온라인 튜토리얼 세션을 통해 학습 능력을 극대화할 수도 있습니다. 주요 목표는 직함, 회사, 위치, 기술 등에 대한 데이터와 정보를 수집하는 것입니다. 이 프로젝트는 인재와 회사 간의 차이점을 비교하고 매핑하는 것과 같은 추가 시각화 향상에 탁월한 적성을 가지고 있습니다.
3, 온라인 쇼핑 사이트
필요한 데이터 분석 기술을 향상시키는 또 다른 방법은 온라인 쇼핑 사이트에서 제품 및 비용 데이터를 스크랩하는 것입니다. 예를 들어 Flipkart에서 유행하는 블루투스 헤드셋에 대한 데이터와 정보를 수집할 수 있습니다. 그리고 수집된 데이터는 프로젝트에 필요한 정보를 처리하기 위해 추가로 분석됩니다. 더 간단한 알고리즘을 사용하는 데이터를 먼저 실험하고 분석하는 것이 더 현명합니다. 그런 다음 복잡한 데이터 디자인에 익숙해질 수 있도록 길을 닦으십시오.
4. 소셜 미디어 플랫폼
초급 수준의 데이터 분석가는 소셜 미디어 웹사이트에서 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어 Reddit 또는 Twitter와 같은 기존의 사이트에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 키워드, 찬성, 사용자 데이터 등을 검색하는 것은 모두 Reddit에서 가능하므로 추가 조사를 위한 충분한 리소스를 제공합니다.
이 웹 사이트는 단순성과 콘텐츠 제작으로 지난 몇 년 동안 인기를 얻었습니다. 데이터 분석가는 인기 키워드와 추천 콘텐츠를 비교 분석할 수 있습니다. 또한 탐색적 분석을 통해 한 단계 더 나아가 둘 사이의 상관 관계를 확인할 수도 있습니다.
탐색적 데이터 분석 프로젝트 아이디어
1. 세계적인 자살 규모
데이터 과학자 기술을 향상시키는 다음 단계는 데이터 구조, 패턴 및 특성에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행하는 것입니다. 예를 들어 여러 국가에서 발생하는 자살 사례의 수를 다루는 데이터 세트를 분석합니다.
또한 연도, 성별, 연령, 인구 및 GDP에 이르기까지 손에 잡히는 거의 모든 것에 대한 정보를 찾으십시오. 데이터 수집 프로세스를 완료한 후 자살률과 관련된 패턴이 있는지 확인하십시오. 데이터 분석에 능숙해지면 자살률의 상승 또는 하락을 기준으로 백분율을 평가할 수 있습니다.
2. UN 세계행복보고서
이 과제는 이전 프로젝트와 비교하여 세계 행복 보고서를 포함합니다. 이 특정 보고서는 전 세계의 행복을 측정하는 6가지 주요 요소를 추적합니다. 6가지 요소는 기대수명, 경제, 사회적 지원, 부패 부족, 자유, 관대함입니다. 보고서를 기반으로 여러 질문이 떠오를 수 있으며 이는 데이터 분석가 기술을 확장할 수 있는 훌륭한 연습입니다.
첫 번째 단계는 프로젝트에 필요한 데이터를 수집하고 추출하는 것입니다. 보고서가 잘 정리되고 일관성이 있어 분석하기가 더 쉽습니다. 여기서 주요 초점은 세계 보고서를 디자인하는 데 사용되는 패턴과 데이터 구조를 관찰하는 것입니다. 자세한 정보를 검색하는 것이 완전한 분석을 수행하는 가장 좋은 방법입니다.
올바른 데이터 세트를 활용하면 기술 능력을 향상할 수 있는 여지가 생깁니다. 복잡한 구조와 관련하여 공백을 그리는 자신을 발견하면 분석을 유리하게 재설정해 보십시오. 프로젝트 목표를 달성하는 데 필요한 필요한 정보를 추출하기 위해 간단하고 명확하며 간결하게 만드십시오.
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상위 8개의 흥미로운 데이터 분석 프로젝트 아이디어 및 주제 [신입생을 위한]
상위 8개의 흥미로운 데이터 분석 프로젝트 아이디어 및 주제
데이터 분석 웹 서비스 만들기_1. 주제선정 및 데이터 수집
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WHAT ?
어떤 주제로 분석을 해야할지 막막할 때, 아래의 생각들로 시작해서 새로운 주제를 찾아보곤 한다.
– 내 주변에서 일어나는 현상/평소에 관심을 가진 분야에서 분석하고 싶은 주제를 발굴
– 수집이 용이한 데이터를 찾은 후 데이터를 활용하여 분석 할 수 있는 방법을 발굴
대부분 관심을 갖는 분야가 있다면 주제를 발굴하는 데 어려움이 없겠지만, 관심 분야도 없고 데이터 수집도 어떻게 해아할 지 막막하다면 요즘 화두가 되는 사건이나 현상 중심으로 주제를 잡아보는 것도 좋겠다.
이번 개인 프로젝트의 주제는 신체 기본 정보(키,몸무게,허리둘레) + 체력 측정정보(윗몸일으키기, 제자리멀리뛰기 등)을 활용하여 체지방을 예측하는 모델을 만드는 것이었다. 3년 전쯤 수업에서 기말 프로젝트로 했던 주제와 유사한데, 그때는 r프로그램으로 모델 적합까지 하고 분석 결과를 정리하는 정도로 마무리했었다. 이번에는 python을 활용하여 데이터를 전처리하고 모델을 적합하고 실제 데이터를 입력해서 예측값을 받는 식으로 구현하였다.
[ 공공 데이터 구하는 곳 ]공공 데이터 포털
통계청
서울 열린데이터 광장
이번 서비스 개발에 사용한 데이터는 문화 빅데이터 포털 에서 국민체육진흥공단의 국민체력측정 현황 데이터를 다운로드 받아서 사용했다.
다음 글은 데이터 전처리와 모델 개발에 대해 작성할 것이다.
키워드에 대한 정보 데이터 분석 주제
다음은 Bing에서 데이터 분석 주제 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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