데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스: 중요한 질문들
비즈니스 인텔리전스 vs 데이터 분석
BI (Business Intelligence)는 비즈니스 데이터를 분석하고 의사 결정에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위해 전략과 기술을 사용하는 것이 목표입니다. 반면 데이터 분석은 데이터 검사, 정리, 변환 및 모델링을 포함하는 보다 포괄적인 분야로 유용한 정보 추출 및 결론을 도출하는 것입니다.
데이터 관리 vs 데이터 가버넌스
데이터 관리는 데이터를 저장, 구성 및 유지 관리하는 데 사용되는 프로세스와 도구를 포함합니다. 이를 통해 데이터의 접근성과 품질을 보장합니다. 데이터 가버넌스는 데이터 수집, 저장 및 사용에 대한 정책, 프로세스 및 표준을 내세워 데이터의 정확성, 보안성 및 규정 준수를 보장합니다.
데이터 대시보드란 무엇인가?
데이터 대시보드는 중앙 집중식이고 소화하기 쉬운 형식으로 핵심 성과 지표(KPI), 지표 및 데이터 동향을 시각적 인터페이스로 디스플레이하는 것입니다. 대시보드는 종종 차트, 그래프 및 테이블을 사용하여 빠른 의사 결정과 비즈니스 성과 모니터링을 용이하게합니다.
기계 학습 모델이란 무엇인가?
기계 학습 모델은 데이터에서 학습하는 알고리즘을 이용하여 실제 세상의 과정을 수학적으로 모델링하는 것입니다. 이러한 모델은 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 결정을 내리며, 데이터 처리 과정에서 더 많은 데이터가 처리됨에 따라 정확성과 성능이 향상됩니다.
근본 원인이란 무엇인가?
근본 원인은 문제 또는 이슈를 유발하는 근본적인 이유 또는 기본적인 요소입니다. 데이터 분석에서 근본 원인을 파악하여 문제를 해결하고 재발을 막을 수 있습니다.
텐서란 무엇인가?
텐서(Tensor)는 스칼라, 벡터 또는 행렬 데이터를 나타내는 다차원 숫자 배열입니다. 기계 학습 및 딥러닝에서 텐서는 데이터 처리 및 조작의 주요 데이터 구조로 사용됩니다.
AI 데이터 인텔리전스란 무엇인가?
AI 데이터 인텔리전스는 대량의 데이터에서 인공 지능(AI) 기술을 적용하여 분석, 해석 및 인사이트 도출하는 것을 말합니다.이는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 또는 기계 학습을 활용하여 데이터 내에서 패턴과 관계를 발견하는 것을 포함합니다.
AI 기반 분석이란 무엇인가?
AI 기반 분석은 인공 지능과 기계 학습 기술을 사용하여 데이터 분석 과정을 자동화하고 인사이트를 생성합니다.이를 통해 전통적인 수동 방법보다 효율적으로 데이터 내 추세, 패턴 및 이상현상을 확인할 수 있습니다.
Alteryx는 어떤 용도로 사용되나요?
Alteryx는 데이터 준비, 블렌딩 및 분석에 필요한 도구를 제공하는 데이터 분석 플랫폼입니다. 사용자는 사용자 정의 워크플로우를 작성하고 프로세스를 자동화하며 Tableau와 같은 다양한 데이터 소스 및 시각화 도구와 통합할 수 있습니다.
영역 차트란 무엇인가?
영역 차트는 시간에 따른 양적 데이터를 나타내는 데이터 시각화 유형입니다. 라인 차트와 유사하지만 라인과 x 축 사이의 영역을 채우며, 데이터 포인트의 크기와 누적 효과를 강조합니다.
이상현상 탐지란 무엇인가?
이상현상 탐지는 정상 또는 예상되는 동작과 크게 다른 데이터 포인트, 이벤트 또는 관찰을 식별하는 프로세스입니다. 이 기술은 사기 탐지, 네트워크 보안 및 품질 관리 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
증강된 분석이란 무엇인가?
증강된 분석은 데이터 준비, 인사이트 생성 및 시각화를 자동화하는데 인공 지능, 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 전략적 의사 결정에 집중할 수 있으며 데이터 분석 분야의 의존도를 낮출 수 있습니다.
BI 보고서란 무엇인가?
BI 보고서는 비즈니스 데이터에서 추출된 인사이트와 동향을 나타내는 보고서, 대시보드 및 시각화를 작성하고 제공하는 과정입니다. 이를 통해 의사 결정자는 성능 모니터링, 이슈 확인 및 결정에 유용한 정보를 파악할 수 있습니다.
데이터 정제란 무엇인가?
데이터 정제는 데이터 성능을 향상시키기 위해 데이터 세트에서 오류, 불일치 및 부정확성을 식별하고 수정하는 프로세스입니다. 이를 통해 중복 값 제거, 빈 값 채우기 및 데이터 입력 오류 수정 등의 작업이 이루어집니다.
고객 직면 분석이란 무엇인가?
고객 직면 분석은 데이터 분석 및 시각화 도구를 사용하여 관련된 데이터와 인사이트를 직접 고객에 제공하는 것을 의미합니다. 이 기술은 고객들이 제품이나 서비스를 더 효과적으로 활용하고 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 블렌딩이란 무엇인가?
데이터 블렌딩은 분석을 위해 여러 소스에서 데이터를 결합하여 단일 데이터 세트를 만드는 프로세스입니다. 이는 일관성과 호환성을 보장하기 위해 데이터 변환 및 집계를 포함하며, 더 포괄적인 인사이트와 개선 된## 데이터 제품 추천
데이터 제품은 간단한 보고서와 대시보드부터 복잡한 인공지능 기반 분석 도구에 이르기까지 다양합니다.
데이터 관계란 무엇인가요?
데이터 관계는 데이터 세트 내에서 두 개 이상의 변수 간의 연결 또는 상관 관계입니다. 데이터 관계를 이해하면 패턴, 추세 및 의존성을 파악하여 보다 효과적인 분석과 의사 결정을 할 수 있습니다.
데이터 스크러빙이란 무엇인가요?
데이터 스크러빙(데이터 클렌징이라고도 함)은 데이터 집합의 오류, 불일치 및 부정확성을 감지하고 수정하여 데이터 품질을 개선하는 과정입니다. 이는 중복 제거, 누락된 값 채우기 및 데이터 입력 오류 수정 등 다양한 기술을 활용할 수 있습니다.
pandas에서 DataFrame 병합이란 무엇인가요?
df.merge()는 파이썬의 pandas 라이브러리에서 사용자가 공통 열 또는 인덱스를 기반으로 두 개의 데이터프레임을 병합할 수 있는 함수입니다. 이를 사용하면 다른 소스에서 데이터를 결합하거나 관련된 데이터의 통합 뷰를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
기업용 비즈니스 인텔리전스란 무엇인가요?
기업용 비즈니스 인텔리전스(BI)는 조직 전반에 걸쳐 BI 전략 및 기술을 적용하여 의사 결정을 지원하고 성과를 개선하며 비즈니스 성장을 이끄는 것을 말합니다. 이는 여러 데이터 소스의 통합, 고급 분석 및 시각화 도구를 포함합니다.
기업용 데이터 관리란 무엇인가요?
기업용 데이터 관리(EDM)는 조직 전체에서 데이터 수집, 저장, 관리 및 유지보수를 위한 과정으로 데이터 품질, 접근성 및 보안을 보장합니다. EDM은 효과적인 의사 결정 및 규정 준수를 지원하기 위해 데이터 지식, 데이터 통합 및 데이터 관리 기술을 포함합니다.
사실 기반 의사 결정이란 무엇인가요?
사실 기반 의사 결정은 직관, 의견 또는 가정보다 데이터, 증거 및 분석을 사용하여 의사 결정을 내리는 과정입니다. 이는 더 정확하고 객관적이며 정보화된 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
JupyterHub란 무엇인가요?
JupyterHub는 다수의 사용자가 Jupyter 노트북을 실행하고 공유할 수 있는 멀티 유저 서버입니다. JupyterHub는 협업, 버전 관리 및 원격 액세스를 가능하게 하여 데이터 과학 및 머신러닝 팀에서 인기 있는 도구입니다.
KNN Sklearn이란 무엇인가요?
KNN(K-Nearest Neighbors)는 분류 및 회귀 작업에 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 파이썬의 Scikit-learn(sklearn) 라이브러리에서는 KNeighborsClassifier 및 KNeighborsRegressor 클래스로 구현되어 있으며, KNN 모델을 학습 및 사용하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.
ML 파이프라인이란 무엇인가요?
머신러닝(ML) 파이프라인은 머신러닝 모델을 학습, 평가 및 배포하는 프로세스를 자동화하는 일련의 순차적인 단계입니다. 이는 데이터 전처리, 피처 추출, 모델 학습 및 모델 평가 등을 포함하며, 머신러닝의 전체 워크플로우를 간소화합니다.
MLOps란 무엇인가요?
MLOps(머신러닝 운영)는 머신러닝 모델의 수명주기에 DevOps 원칙을 적용하는 것을 말합니다. MLOps는 ML 모델의 개발, 배포 및 유지보수를 간소화하여 더 빠른 실험, 개선된 협업 및 더 안정적인 제품 시스템을 가능하게 합니다.
MQL이란 무엇인가요?
MQL(모델 쿼리 언어)은 머신러닝 모델을 쿼리, 조작 및 관리하는 데 사용되는 도메인별 언어입니다. MQL을 사용하면 모델과 상호 작용하고 모델 선택 및 모델 버전 관리를 수행하여 더 효율적이고 유연한 모델 관리를 가능하게 합니다.
Parquet이란 무엇인가요?
Parquet은 Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 대규모 데이터 처리 프레임워크와 함께 사용하기 위해 최적화된 행 지향 저장 파일 형식입니다. Parquet은 읽기 및 쓰기 작업 모두에 매우 효율적으로 설계되었으며, 저장 공간을 줄이고 쿼리 성능을 향상시키기 위한 다양한 압축 및 인코딩 기술을 지원합니다.
Scikit-Learn Imputer란 무엇인가요?
Scikit-learn Imputer는 Scikit-learn 라이브러리의 일련의 클래스로, 데이터 집합에서 누락된 데이터를 처리합니다. SimpleImputer 및 KNNImputer와 같은 imputer를 사용하여 누락된 값을 평균, 중앙값 또는 가장 빈번한 값을 사용하거나 k-nearest-neighbors 알고리즘을 사용하여 대체할 수 있습니다.
Spark와 PySpark의 차이점은 무엇인가요?
Spark는 대규모 데이터 처리 작업을 처리할 수 있는 오픈 소스 분산 데이터 처리 엔진입니다. PySpark는 Spark용 파이썬 라이브러리로, Python 개발자가 익숙한 Python 구문을 사용하여 Spark 응용 프로그램을 작성하고 데이터 처리 및 머신러닝에 대한 강력한 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
데이터 매핑의 목적은 무엇인가요?
데이터 매핑이란 다른 출처에서의 데이터 요소 간의 관계를 설정하는 과정으로, 종종 데이터 통합 또는 이전 프로젝트의 일환으로 수행됩니다. 데이터 매핑의 목적은 데이터가 정확하고 일관되게 변환되어 다양한 시스템에서 데이터를 통합적으로 분석하고 작업할 수 있도록 보장하는 것입니다.
Vega-Lite이란 무엇인가요?
Vega-Lite은 간단한 JSON 구문을 사용하여 대화형 데이터 시각화를 생성할 수 있도록 하는 고수준 시각화 문법입니다. Vega 시각화 프레임워크를 기반으로 구축된 Vega-Lite은 시각화를 정의하기 위한 간결하고 표현력 있는 언어를 제공하여 Canvas 또는 SVG를 사용하여 웹 기반 응용 프로그램에서 렌더링할 수 있습니다.
