빅데이터 분석 절차

 

▶ 빅데이터 분석 절차

1. 문제 정의 및 요구사항 분석

• 분석 목표 및 해결하고자 하는 문제 명확히 정의
• 분석 대상 데이터, 분석 방법, 결과 활용 방안 등 요구사항 설정

2. 데이터 수집

• 다양한 데이터 소스 (구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 스트리밍 데이터 등)로부터 데이터 수집
• 데이터 수집 방법 (웹 스크랩핑, API 활용, 데이터베이스 연결 등) 선택

3. 데이터 전처리

• 결측값, 오류값, 불일치 등 데이터의 문제점 해결
• 데이터 정규화, 표준화 등을 통한 데이터 품질 개선
• 데이터 분석에 필요한 형식으로 데이터 변환

4. 데이터 분석

• 통계 분석, 기계 학습, 딥 러닝 등 다양한 분석 기법 활용
• 데이터 시각화 도구 활용을 통한 분석 결과 해석 및 시각화
• 분석 결과를 기반으로 문제 해결 방안 도출

5. 결과 해석 및 활용

• 분석 결과를 비즈니스 관점에서 해석 및 보고
• 분석 결과를 활용한 의사 결정 및 전략 수립
• 분석 결과를 지속적으로 개선 및 업데이트

6. 모델링 및 배포

• 분석 결과를 기반으로 예측 모델 개발
• 개발된 모델을 실제 환경에 배포 및 활용

7. 지속적인 개선 및 업데이트

• 새로운 데이터 및 분석 기법 등을 활용하여 모델 지속적으로 개선
• 분석 결과를 검증하고 피드백을 반영하여 모델 업데이트

O 빅데이터 분석 도구: Hadoop, Spark, Hive, Pig, Kafka, TensorFlow, PyTorch, R, Python 등

 

O 빅데이터 분석 활용 분야: 금융, 의료, 제조, 소매, 마케팅, 의료, 정부, 사회 등 다양한 분야