데이터 분석의 전체 프레임워크

이번 세션

3기 첫 세션에서는 데이터 분석을 코드나 그래프가 아니라 질문을 정의하고 근거를 만드는 과정으로 정리했습니다. SDA가 매주 진행할 발표와 질의응답도 이 흐름 안에 놓입니다.

분석의 전체 흐름

문제 정의, 데이터 수집, 전처리, 데이터 탐색, 모델링, 평가와 해석을 하나의 시스템으로 연결했습니다. 좋은 분석은 복잡한 모델 하나가 아니라 문제에 맞는 데이터, 실제 상황을 반영한 검증, 설명 가능한 해석이 함께 만들어냅니다.

3기 1회차 메인 발표 · PDF 2쪽

먼저 같은 언어를 쓰기

데이터셋 전체를 분석 대상 하나의 모음으로 보고, 행은 분석 대상 하나, 열은 그 대상의 변수로 구분합니다. 모델에 넣는 입력은 Feature, 알고 싶은 결과는 Target, 모델의 결과를 판단하는 기준은 Metric으로 정리했습니다.

질문의 네 가지 목적

무슨 일이 일어났는지 설명하고, 무엇이 다른지 비교하고, 앞으로 일어날 일을 예측하고, 그래서 무엇을 선택할지 추천하는 분석은 서로 다른 질문입니다. 모든 질문이 머신러닝을 필요로 하는 것은 아니라는 점도 함께 확인했습니다.

SDA의 공통 기준

분석을 시작하기 전에 분석 대상과 한 행의 의미, 예측 시점에 알 수 있는 정보, Target, 평가 기준과 결과를 사용할 사람을 정합니다. 다음 세션부터는 이 기준 위에서 선형회귀를 시작으로 모델을 하나씩 배우고, 매주 스포츠 질문에 적용합니다.

3기 1회차 메인 발표 · PDF 15쪽