[KT 에이블스쿨 4기 DX트랙] 데이터 분석 표현 후기

 

# 데이터 분석 표현 이란?

 

'데이터 분석 표현'은 데이터 분석 결과와 인사이트를 시각적으로 나타내고 공유하는 과정을 나타냅니다. 

이 과정은 데이터 분석 결과를 쉽게 이해하고 효과적으로 전달하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 

또한 이는 비즈니스 결정에 도움을 주며, 데이터를 이해하고 다른 이해 관객과 공유하는 데 필수적인 작업입니다.

이러한 데이터 분석 결과를 시각화하고 표현하는 데에는 태블로(Tableau), QlikView/Qlik Sense, Looker Studio, Streamlit,  Power BI  등 여러 도구가 있습니다. 

이번 과정에서는 Streamlit과 Power BI를 활용하는 방법을 학습하였습니다.  

 

 

# 학습 내용

 

스트림릿(Streamlit)이란?

Python 기반의 오픈 소스 라이브러리로 데이터를 활용해 빠르게 프로토타입 형태의 웹 앱을 구현할 수 있는 도구

 

스트림릿은 텍스트, 위젯, 차트, 맵 등 다양한 기능을 지원하고 있습니다.

 

 

 

 

 

@ 출처 : Streamlit 홈페이지

 

Power BI 란?

Microsoft가 제공하는 비즈니스 인텔리전스 툴로,

최신 정보를 통해 신속한 의사결정을 할 수 있도록 인사이트를 제공하는 비즈니스 분석 서비스

(* Business Intelligence : 기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있는 방법에 대해 연구하는 학문)

 

▶ 데이터 시각화의 목적 및 효과

 

데이터(정보)가담고 있는 핵심을 노출한다
노출하는 정보에 스토리(맥락)를 담는다
→ 적시에 올바른 의사결정을 한다

 

▶ Power BI 특징

 

1) 데이터 연결: Power BI는 다양한 데이터 원본과 연결할 수 있어, 데이터베이스, 엑셀, 클라우드 서비스 등에서 데이터를 가져올 수 있다.
2) 시각화 및 대시보드: Power BI를 사용하여 데이터를 시각화하고 다양한 차트, 그래프, 대시보드를 생성할 수 있다.
3) 인사이트 도출: Power BI는 데이터 분석을 지원하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 사용된다.
4) 보고서 공유: Power BI로 작성한 보고서와 대시보드를 팀 또는 이해 관객과 공유할 수 있으며, 웹 또는 모바일에서 열람이 가능하다.
5) DAX 함수: Power BI는 데이터 분석식 언어 (DAX : Data Analysis Expressions)를 사용하여 데이터를 변환하고 계산하는 데 사용한다.

Power BI 로 완성한 고객분석 보고서 실습자료

 

데이터 분석 표현 : AI 모델 설명

 

▶ 비즈니스를 위한 인공지능

 

인공지능 예측 결과에 대해서 어디까지 신뢰할 수 있을까?

▶ 모델 변수 중요도

모델이 예측하는데 있어 중요하게 작용한 요인은 무엇일까? 

변수 중요도 살펴보기

- Tree 기반 모델의 변수 중요도 - 변수 중요도 제공됨(feature_importances_)
- 일반 모델의 변수 중요도 : : PFI(Permutation Feature Importance) 활용

▶ 개별 데이터 설명 (SHAP)

개별 데이터에 있어서 예측 결과가 왜 그렇게 나왔나? 

SHAP 통해 개별 데이터 예측에 대한 근거제시

▶ 모델의 비즈니스 평가

인공지능 모델을 비즈니스 성과로 연결하기
- 비즈니스 가치 matrix
- 모델의 성적표 (Confusion matrix)
- 기대가치 계산하기

 

 

# 학습 소감

 

이전에 Power BI 는 들어본 적이 있었고 Streamlit 은 처음 들어보고 다뤄본 툴이였는데요,

데이터 분석한 내용을 Streamlit 이라는 도구를 통해 예쁘게 시각화 되는 모습을 보며 재미나게 학습하였습니다.

 

Power BI 같은 경우, 이전부터 다뤄보고 싶었던 툴이여서 이번 시간을 통해 배워서 너무 좋았습니다.

저는 엑셀을 다뤄본 경험이 있어서 다루는 데 그래도 좀 익숙한 감이 있더라구요

그리고 Power BI 로 작업하며 완성된 결과물을 보고 '우와'를 외친 적이 많았습니다

엑셀로 했으면 정말 오랜 시간을 들여서 만들었을 결과물을

Power BI 통해 짧은 시간내에 뚝딱 뚝딱 만들어지니 재밌었으며

엑셀에 비해 생산성이 정말 높은 툴이구나를 느낄 수 있었습니다.

그리고 Power BI 학습할 때는 코딩을 안해서 간만에 편하게 수업을 들었습니다..ㅎㅎㅎ

 

데이터 분석 표현 마지막 시간에는 모델을 비즈니스 관점에서 바라보는 내용에 대해 학습하였습니다.

이번 시간을 끝으로 한기영 강사님의 수업이 끝이 났습니다.

한기영 강사님과는 데이터분석, 머신러닝(비지도), 딥러닝 그리고 이번 마지막 수업까지 진행해주셨는데요,

정말이지 항상 수업 너무 열정적으로 해주셔서 너무 감사했습니다!

이제 한기영 강사님의 김성주 아나운서와 같은 꿀목소리를 못들은다니 아쉽네요 ㅠㅠ 😭