데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트의 업무
2025. 3. 21. 17:30ㆍ데이터 분석/데이터 사이언스
📌 데이터 사이언티스트의 업무
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
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
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
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
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
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
📍 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 |
'데이터 분석 > 데이터 사이언스' 카테고리의 다른 글
데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 핵심 역량 (분석적 역량) (0) | 2025.03.21 |
---|---|
데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 핵심 역량 (기술적 역량) (0) | 2025.03.21 |
데이터 사이언티스트 - 데이터 사이언티스트의 개요 (0) | 2025.03.21 |
모델 배포 및 모니터링 - 8. 정리 (0) | 2025.03.21 |
모델 배포 및 모니터링 - 7. 실제 적용 사례 & 베스트 프랙티스 (0) | 2025.03.21 |