데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트의 업무

 

📌 데이터 사이언티스트의 업무

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① 문제 정의 및 분석

데이터 분석의 출발점은 비즈니스 문제를 명확하게 정의하고 분석 가능한 문제로 변환하는 것입니다.

• 실제 사례
  온라인 쇼핑몰에서 '최근 고객 이탈률이 높아졌다'는 문제를 발견하고, 이를 '이탈할 가능성이 높은 고객 예측'으로 분석 가능한 데이터 문제로 변환했습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 비즈니스 문제가 불명확하거나 너무 광범위함.
  • 해결 방안: 명확한 목표 설정을 위해 비즈니스 담당자와 적극적으로 소통하여 문제를 좁히고, 가설을 세워 구체적인 분석 목표로 정의합니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 신용 리스크 예측, 대출 상환 가능성 분석 등
  • 의료: 질병 조기 예측, 환자 재입원률 분석 등
  • 소매업: 고객 이탈 예측, 상품 판매량 예측 등

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② 데이터 수집 및 전처리

데이터를 수집하여 분석 가능한 형태로 가공하는 단계입니다.

• 실제 사례
  헬스케어 기업에서 웨어러블 기기로부터 수집된 건강 데이터에서 결측치를 처리하고 이상치(outlier)를 제거해 분석 가능한 형태로 만들었습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 결측치가 많거나 데이터 품질이 낮음.
  • 해결 방안: 결측치를 평균, 중간값 또는 머신러닝 기반으로 예측하여 채우고, 데이터 품질 관리를 위한 엄격한 프로세스를 도입합니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 보안과 개인 정보 보호 중심으로 데이터를 관리
  • 의료: 민감한 환자 정보의 결측 및 이상치 처리에 집중
  • 소매업: 다양한 채널에서 수집된 고객 데이터의 통합 및 클렌징 중점

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③ 탐색적 데이터 분석(EDA)

데이터의 특성을 이해하기 위해 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석하는 단계입니다.

• 실제 사례
  금융회사에서 고객의 거래 패턴을 시각화하여 특정 거래 시간대와 거래 빈도 간의 관계를 발견하여 새로운 마케팅 전략을 수립했습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 데이터가 너무 방대하여 핵심 패턴을 찾기 어려움.
  • 해결 방안: 데이터를 샘플링하거나 차원 축소(PCA 등) 기법을 활용하여 데이터를 효과적으로 시각화합니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 거래 빈도, 금액 패턴 탐색
  • 의료: 환자의 생체 데이터 분포 및 이상 징후 탐색
  • 소매업: 제품별 판매량 및 고객 세그먼트 특성 탐색

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④ 모델링 및 머신러닝/딥러닝 적용

데이터 분석을 통해 머신러닝이나 딥러닝 모델을 구축하여 예측합니다.

• 실제 사례
  온라인 스트리밍 서비스 기업에서 고객 시청 데이터를 활용하여 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 개발하고 배포했습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 과적합(overfitting) 문제, 모델 성능 저하
  • 해결 방안: 교차검증(cross-validation), 하이퍼파라미터 튜닝(Grid Search), 정규화(regularization) 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 높입니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 신용평가 모델(신용점수 산출), 금융사기 탐지 모델 개발
  • 의료: 질병 진단 모델, 환자 상태 예측 모델 개발
  • 소매업: 맞춤형 마케팅 모델, 상품 추천 시스템 개발

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⑤ 결과 분석 및 인사이트 도출

분석된 결과를 비즈니스 맥락에서 해석하여 실질적인 인사이트를 얻는 단계입니다.

• 실제 사례
  유통업체가 판매 데이터를 분석하여 특정 제품군이 특정 시기에 판매가 증가하는 현상을 발견하고, 이를 마케팅 캠페인 계획에 활용했습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 분석 결과와 실제 비즈니스의 연관성이 떨어짐.
  • 해결 방안: 도메인 전문가 및 현업 담당자와의 협업을 통해 결과의 비즈니스 연관성을 높이고 실무에 직접 적용 가능한 인사이트를 얻습니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 분석 결과가 금융 규제 및 법규에 적합한지 평가
  • 의료: 분석 결과가 의료적 타당성을 가지는지 평가
  • 소매업: 판매 전략이나 마케팅 전략과 직접 연관된 결과 도출

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⑥ 결과 시각화 및 보고서 작성

최종적으로 분석 결과를 시각화하고 조직 내 의사결정자에게 전달하는 단계입니다.

• 실제 사례
  보험회사에서 고객의 보험 가입 및 해지 현황을 인터랙티브 대시보드로 시각화하여 경영진이 실시간으로 고객 추이를 파악할 수 있도록 지원했습니다.
• 도전 과제 및 해결 방안
  • 과제: 분석 결과의 복잡성 때문에 이해관계자가 쉽게 이해하지 못함.
  • 해결 방안: 간결하고 직관적인 시각화 기법을 활용하고 스토리텔링 중심의 보고서를 작성하여 이해를 돕습니다.
• 산업별 차이점
  • 금융: 리스크 분석 보고서 작성, 금융 지표 시각화
  • 의료: 환자 건강 상태 및 의료 지표를 시각적으로 전달
  • 소매업: 판매 대시보드, 고객 세분화 결과 시각화 보고서 작성

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📍 업무 단계별 핵심 요약

단계	핵심 활동	주요 도전 과제	주요 해결 방안
문제 정의	비즈니스 문제 → 분석 문제	문제 불명확성	명확한 목표 설정 및 소통
데이터 전처리	데이터 수집 및 품질 개선	데이터 품질 문제	결측치 보정, 데이터 클리닝
탐색적 분석	데이터 시각화, 패턴 발견	데이터 복잡성	샘플링, 차원 축소
모델링	머신러닝 모델 개발	과적합 문제	교차검증, 정규화
인사이트 도출	실질적 의미 도출	비즈니스 연관성 부족	도메인 전문가 협력
결과 보고	결과 전달 및 보고	이해도 부족	직관적 시각화, 스토리텔링