기술 분석의 개념

기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

메가레이더 답있는주식이야기

"톱다운(Top down:"하향식")과 "바텀업(Bottom up:"상향식")" 으로 나눌 수 있습니다.

톱다운은 경제분석 ->산업분석->기업분석 순으로 접근하는 방식 입니다. 가장 큰 범주의 경제 분석을 통해 주식시장 전체가 어떻게 움직일 것인지 대세를 파악한 뒤 산업 분석을 통해 유망한 업종을 선택하고 해당 업종 내에서 저평가된 종목을 가려내 투자하는 방식입니다.

예를들어 여러분이 올해 하반기 내수 경기가 회복될 것이라는 판단 아래 내수 회복시 수혜가 클것으로 기대되는 금융업종을 선택하고 그 중 상대적으로 주가가 덜 올랐거나 이익 증가가 두드러질 것으로 기대되는 A은행 주식을 골랐다면 톱다운 방식으로 종목 선택을 한것입니다.

반면 바텀업 방식은 개별 기업의 가치 분석을 우선하는 투자를 말합니다.

전 세계를 대상으로 돈을 굴리는 글로벌 투자가들은 대개 세계경제 흐름을 전망하고 투자유망 국가를 선정하고 해당 국가 산업 중 유망업종을 선택하고 그 업종 내에서 선두에 있는 유망기업을 찾아 투자하는 톱다운 방식을 따르는 경우가 많습니다.

그러나 워런 버핏과 기술 분석의 개념 같은 가치 투자를 중시하는 사람들은 시장 여건보다 기업의 내재가치를 분석하고 저평가된 종목을 찾아내는 바텀업 방식을 선호합니다. 이들은 시장이나 산업의 변동에 민감하게 반응하지 않고 주식을 장기보유하는 성향이 강합니다.

경제분석은 경기순환과 금리, 물가. 환율, 유가 등에 대한 분석을 말합니다. 모든 기업에 영향을 미치기 때문에 시장 전체의 주가, 즉 종합주가지수의 흐름을 파악하는데 필요합니다.

산업분석은 특정 산업의 경기 전망과 구조변화 등을 진단하고 전망하는 것입니다.

기업분석은 개별 기업의 재무요인과 경영요인에 초점을 맞춰 분석하는 것입니다.

기업분석은 또 양적분석과 질적 분석으로 나뉘는데

양적분석은 재무제표 상의 각종수치를 분석하는 것입니다. 재무비율과 주가수익비율(PER), 주가순자산비율(기술 분석의 개념 PBR), 주가현금흐름비율(PCR)등 평가배율 분석이 여기에 속합니다.

Simple&Basic

주가는 사람들이 주식을 사고파는 과정에서 형성됩니다. 어느 투자자는 주가 하락을 예측해서 주식을 매도하고, 다른 투자자는 주가 상승을 예측하여 주식을 매수하겠지요. 결국 사람들의 투자심리, 수요와 공급이 주가를 만드는 것입니다.

기술적 분석은 수요와 공급으로 만들어진 과거의 주가 그래프를 분석함으로써 미래의 주가를 예측할 수 있다고 보는 것입니다.

기술적 분석의 종류 기술 분석의 개념

주가를 그래프로 그리면 상승, 하락, 수평 중 어느 하나의 추세선을 따라 움직입니다.

추세분석은 이렇듯 주가가 일정기간 일정 추세를 보이며 움직이는 성질을 이용한 기법입니다.

추세선은 한 번 형성되면 상당기간 지속되는 것이 일반적입니다. 그러나 항상 상승만 할 수는 없겠지요. 상승에서 하락, 상승에서 보합과 같이 변화하며 움직입니다.

지지와 저항, 이동평균선이라는 개념도 추세분석에서 사용되는 개념입니다.

주가 움직임을 보여주는 추세선을 기본으로 하되, 지지선과 저항선, 이동평균선을 보조수단으로 활용하여 주식의 매매시점을 포착합니다.

패턴분석은 추세선이 변화할 때 나타나는 여러 가지 주가 변동 모형을 미리 정형화해 놓는 기법입니다.

차트를 보면 일정한 모양이 나타납니다. 예를 기술 분석의 개념 들어 주가가 상승할 때 하루도 빠짐 없이 상승하지는 않습니다. 상승과 하락을 반복하되 고점과 저점을 높이면서 상승합니다. 지그재그 모양을 그리면서 상승하는 것입니다. 이 지그재그 모양을 패턴이라고 합니다. 이 패턴이 계속 반복된다고 가정하는 것이 패턴분석입니다.

추세분석이 주가 움직임을 동적으로 관찰하여 주가 흐름의 방향을 예측하는 것이라면, 패턴분석은 주식시장의 정적인 관찰에 역점을 둠으로써 주가의 전환 시점을 포착하는 것입니다.

지표 분석은 시장 수급상태를 보는 것입니다.

현재 주가 수준이 과매도 상태인지 과매수 상태인지를 판단해 매도·매수 시점을 파악합니다.

시장구조이론은 자연적 현상이나 사회적 현상으로 주가를 설명하고 예측하는 시장접근방법입니다.

엘리어트 파동이론, 일목균형표, 갠이론, 태양 흑점 이론, 엘리뇨 현상 등이 시장구조이론에 속합니다.

예를 들어 엘리뇨 현상이 발생하게 되면 지구상의 온도가 높아지고 농산물 생산에 막대한 영향을 주게 되어 농산물 가격이 크게 변하게 되겠지요. 이는 주식과 선물 시장에도 영향을 미칩니다. 이렇듯 자연적 현상이나 사회적 현상들을 미리 예측해 주가 및 선물 가격의 움직임을 파악하는 것을 시장구조이론이라 합니다.

시장구조이론에서는 사이클(cycle), 파동(wave)이라는 개념이 사용됩니다.

주초 효과, 주말 효과, 휴일 효과, 연초 효과, 연말 효과, 각 계절별 랠리 현상 등이 모두 시장구조이론에 속합니다.

기술적 분석의 기본 가정

기술적 분석은 다음과 같은 가정을 바탕으로 합니다.

• 증권의 시장가치는 수요와 공급에 의하여만 결정된다.
• 시장의 사소한 변동을 고려하지 않는다면 주가는 추세에 따라 상당기간 움직인다.
• 추세의 변화는 수요와 공급의 변동에 따라 일어난다.
• 수요와 공급의 변동은 그래프로 표현되고, 그래프상 주가 모형은 반복된다.

기술적 분석의 장점 및 한계

주가는 기업 가치만으로 움직이지 않습니다. 투자자들의 투자심리의 영향을 받습니다. 따라서 기술 분석의 개념 기업 가치(value)를 평가하는 기본적 분석만으로는 주가를 예측하기 어렵습니다. 기술적 분석은 기본적 분석을 보완할 수 있습니다.

또, 기본적 분석방법으로는 매매시점을 포착하기 어렵습니다. 기술적 분석으로 '이 주식의 가치가 현재 가격보다 싸다.'라는 것을 알아내더라도 언제 사는 것이 가장 싸게 사는 것인지는 알아낼 수 없습니다. 지금도 싸지만 한동안 더 싸질 가능성도 있기 때문이죠. 좋은 주식이라고 해서 언제나 가격이 상승하지는 않습니다. 이럴 때 기술적 분석으로 변화의 방향을 알아낼 수 있습니다.

그러나 기술적 분석은 과거 주가 추세나 패턴이 반복되는 경향이 있다는 점을 전제합니다. 그런데 미래가 반드시 패턴대로 움직이지는 않습니다.

[제태크와 금융투자] ⑫-1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정

기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

• 기술적 분석은 기본적 분석에 비해 용이하고 간단하여 한눈에 알아볼 수 있음
• 기술적 분석은 주가에 영향을 미치는 심리적인 요인을 반영 하므로 기본적 분석의 한계점을 보완

• 주가 움직임에는 모든 정보가 반영되어 있다
• 주가는 추세를 가지고 움직인다
• 추세 및 주가 형태는 반복 된다

• 다우이론과 엘리어트 파동이론
• 캔들차트분석
• 이동평균선 분석
• 기타 기술적 분석지표 : 상대강도지수, 투자심리도, 이격도, 필터기법

2. 기본적 분석과 기술적 분석

• 기본적 분석 : 기업의 수익성에 영향을 미치는 경제, 산업, 그리고 기업의 경영 요인 및 재무 요인 등 기본적인 사항을 분석하여 주식의 내재가치를 산정하고 이를 시장가치와 비교함으로써 합리적인 투자판단 자료를 제공하는 분석방법
• 기술적 분석 : 주식의 매매시점을 파악할 수 있도록 과거의 시세 흐름과 패턴 을 파악해서 정형화하고 이를 분석함으로써 향후 주가를 예측하는 데 사용되는 분석방법
• 공통점 : 기본적 분석과 기술적 분석은 비효율적인 시장을 전제로 증권을 개별적으로 분석
• 차이점
  • 기술적 분석은 주가가 이론적 요인뿐만 아니라 심리적 요인에 의해서도 영향을 받는다는 가정에 기초
  • 기술적 분석은 기본적 분석에 비하여 논리적인 면에서 빈약
  • 기본적 분석은 기술적 분석에 비하여 많은 시간이 소요됨
  • 기본적 분석은 내재가치를 추정하여 증권의 과대(과소) 평가를 판단하는 데 유용한 번면,
  • 기술적 분석은 주가의 동향을 미리 감지하여 매매시점 선정에 유용

  3. 기술적 분석의 한계

  • 주가가 반복된다는 기술적 분석의 가정과 한계 : 과거의 주가 흐름은 단지 그 당시의 경제상황, 산업특성, 기업가치, 투자자들의 심리적 요인에 의해 이루어지는데, 그럼에도 불구하고 주가 흐름이 일정한 변동을 갖고 되풀이된다는 주장은 비현실적
  • 상이한 분석결과로 인한 혼선 초래
    • 동일한 주가 변화 양상을 기초로 분석한다고 하더라도 어느 시점이 주가 변동의 시작점인가 하는 해석이 분석자마다 다를 수 있음
    • 동일한 기술적 분석기법을 사용하더라도 분석자에 따라 다른 투자전략이 사용될 수 있기 때문에 혼란 초래

    

    기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

    기술적 분석(technical analysis)은 과거의 증권가격 및 거래량의 추세와 변동패턴에 관한 역사적 정보를 이용하여 미래 증권가격의 움직임을 예측하는 분석기법이다. 즉, 증권시장의 시황이 약세시장이나 강세시장으로 전환하는 시점과 시장동향을 미리 포착하여 초과수익을 얻는 데 분석의 초점을 두고 있다. 기술적 분석은 과거 증권가격 움직임의 양상이 미래에도 반복된다고 가정하고 있고, 증권가격의 패턴을 결정짓는 증권의 수요와 공급이 이성적 요인뿐 아니라 비이성적 요인이나 심리적 요인에 의해서도 결정된다는 것을 전제하고 있다.

    차트의 기술적 분석 (Youtube : 슈카월드)

    데이터 분석이란 무엇일까?

    

    본문은 요즘IT와 번역가 윌리(Willy)가 함께 만든 해외 번역 콘텐츠입니다. 이 글을 쓴 Dionysia Lemonaki는 코딩 교육 커뮤니티에서 '테크니컬 라이터(Technical writer)'로 활동하고 있으며, 웹 개발, 데이터 과학, 보안 등에 관한 여러 콘텐츠를 작성하고 있습니다. 이번 글은 최근 주목받는 데이터 분석에 관해 살펴보고, '왜 데이터 분석이 중요한 것인지'에 대해 알아보고 있습니다. 또한 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지도 설명하고 있습니다.

    

    오늘날 데이터는 어디에나 있습니다. 그리고 우리가 생산하는 데이터는 해를 거듭할수록 증가하고 있습니다. 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양은 방대하지만, 이 모든 데이터로 무엇을 할 수 있을까요? 어떻게 사용해야 할까요? 그리고 데이터는 의미하는 바를 어떻게 이해할 수 있을까요?

    데이터를 단지 엑셀 파일이나 데이터베이스에 넣어둔 채 들여다보지 않고 분석하지 않는다면 별다른 가치를 얻을 수 없습니다. 데이터 분석가는 도구와 프로세스를 사용하여 데이터에서 의미를 도출하며 데이터의 수집, 수정, 조사, 분석, 인사이트 도출, 지식 내재화를 담당합니다.

    이 때문에 데이터 분석가의 수요는 매우 높으며 기업 경영과 과학 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 본 글에서는 데이터 분석이 무엇인지 살펴보고, 왜 모두가 데이터 분석이 중요하다고 말하고 있는지 알아보겠습니다. 또한 데이터 분석 프로세스를 단계별로 자세히 알아보고, 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴보겠습니다.

    데이터란 무엇인가? 데이터의 의미와 정의

    데이터는 특정 사실이나 정보의 집합을 의미합니다. 데이터는 의사 결정과 계획 수립뿐만 아니라 스토리 텔링에도 매우 중요합니다.

    다음과 같이 데이터의 유형을 크게 두 가지로 나누고 있습니다.

    정성 데이터는 숫자가 아닌 데이터로, 이미지, 비디오, 텍스트 문서 또는 오디오가 여기에 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 측정하거나 계산할 수 없습니다. 대신, 사람들이 특정한 대상을 어떻게 느끼는지 알려줍니다. 이는 사람들의 감정, 동기, 의견, 인식뿐만 아니라 편견까지 포함합니다. '무엇을', '왜', '어떻게'와 같은 질문에 답하는 것이 목적이며, 서술형으로 기록되는 데이터입니다.

    정량적 데이터는 숫자로 표현되며, 주로 관찰, 설문조사 또는 사용자 인터뷰를 통해 수집합니다. 이러한 유형의 데이터는 셀 수 있고 측정 가능하며 비교할 수 있습니다. 이는 숫자의 크기에 관한 것이며, 수량과 평균 같은 수치를 포함합니다. '얼마나 많이', '얼마나 자주', '얼마나 오래'와 같은 질문에 답하는 것이 목적입니다. 정량적 데이터를 수집하고, 분석하고, 해석하는 행위를 통계 분석 수행이라고 합니다. 통계 분석은 데이터의 기본 패턴과 추세를 파악하는 데 유용합니다.

    데이터 분석이란 무엇인가? 초보자를 위한 정의

    데이터 분석은 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 지저분한 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업입니다. 데이터에서 얻은 인사이트는 차트, 그래프 또는 대시보드와 같이 시각적인 형태로 표현됩니다.

    이러한 통찰력은 기업이나 조직의 발전에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 의사 결정권자는 실행 가능한 결론에 도달하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 원시 데이터에서 얻은 지식은 회사와 조직이 고객 기반을 확장하고 성과를 개선하면서 수익을 증대로 이어지는 조처를 하도록 도움을 줍니다.

    데이터 분석의 핵심은 트랜드를 식별하고 예측하며, 수집 가능한 모든 데이터로부터 패턴과 상관관계를 파악하여 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾는 것입니다.

    데이터 분석은 왜 중요할까?

    데이터는 지식과 같습니다. 이는 데이터 분석이 모든 기업에 필수적이라는 것을 의미합니다. 관리, 회계, 물류, 마케팅, 디자인, 엔지니어링 등 모든 분야에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터를 탐색하고, 데이터에 컨텍스트와 의미를 부여하는 것이 왜 중요한지 알아보겠습니다.

    데이터 분석을 통한 고객 타깃팅 개선

    데이터를 분석하여 경쟁업체를 이해하고, 제품 및 서비스를 현재 시장의 요구사항에 맞출 수 있습니다. 또한, 제품과 서비스에 가장 적합한 청중과 인구 통계를 도출하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 효과적인 가격 전략을 세우고 제품과 서비스의 수익성을 확보할 수 있습니다. 캠페인 타깃을 명확하게 기술 분석의 개념 지정하고, 청중에게 더 빠르고 효과적으로 도달하기 위해 어떤 광고와 콘텐츠를 사용해야 하는지도 알 수 있습니다.

    제품이나 서비스에 적합한 잠재고객이 누구인지 안다는 것은 전반적인 전략 수립에 큰 도움이 됩니다. 즉, 보다 고객지향적이고 고객의 요구에 맞춘 솔루션을 제공할 수 있습니다. 기본적으로 적절한 정보와 도구를 사용하면 제품이나 서비스의 가치와 품질을 파악할 수 있습니다. 또한 제품이나 서비스가 고객의 문제를 해결하는 데 도움이 되는지 확신할 수 있습니다. 이는 결국 비용 절감과 시간 절약으로 이어지기 때문에 제품 개발 단계에서 특히 중요합니다.

    데이터 분석은 성공과 성과를 측정한다

    데이터를 분석하면 여러분의 제품과 서비스가 경쟁사와 비교하여 시장에서 얼마나 경쟁력이 있는지 측정할 수 있습니다.

    먼저, 과거에 가장 큰 성공을 거두고 원하는 결과를 얻은 영역이 어디인지, 즉 나의 강점을 파악할 수 있습니다. 그리고 어려움에 부닥친 취약한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 문제가 실제로 발생하기 전에 문제가 발생할 수 있는 영역을 예측할 수 있습니다. 따라서 사전에 적절한 조치를 하고 문제가 발생하지 않도록 예방할 수 있습니다.

    데이터를 분석하면 앞으로 더 집중해야 할 것과 덜 집중해야 할 영역이 어디인지 파악할 수 있습니다. 여러 영역의 성과 달성도를 한눈에 들어오는 표로 만들어 목표를 설정하고 더 나은 기회를 찾아낼 수 있습니다.

    데이터 분석은 문제 해결에 도움을 준다

    관련성 있고 올바르며 정확한 데이터에 대한 데이터 분석을 수행함으로써 어떻게 하면 정보에 입각한 올바른 결정을 내릴 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터 분석은 더 나은 통찰력을 갖는 것을 의미하며, 이는 의사 결정을 개선하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 것이 조직의 성장에 도움을 줄 것입니다.

    데이터를 분석하지 않거나 데이터가 부족하다면 비즈니스가 성장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 지금 여러분이 이와 같은 상황에 있다면, 데이터 분석을 통해 효과적인 미래 전략 수립에 도움을 받을 수 있습니다. 여러분의 사업이 성장하고 있다면, 데이터 분석을 통해 더욱 빠른 성장을 달성할 수 있습니다.

    잠재력을 최대한 발휘하고 고객 유지율 향상, 신규 고객 발굴, 더욱 훌륭한 고객 경험 제공과 같은 다양한 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

    데이터 분석 프로세스 개요

    1단계: 답변이 필요한 질문 인식 및 식별

    데이터 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 목표를 설정하는 것입니다. 많은 양의 데이터를 수집하기 전에 실제로 데이터 분석을 수행하는 이유를 먼저 생각하는 것이 중요합니다.

    • 여러분이 해결하려는 문제는 무엇인가요?
    • 데이터 분석의 목적은 무엇인가요?
    • 이를 통해 무엇을 하려 하나요?
    • 무엇을 달성하고 싶나요?
    • 최종 목표는 무엇인가요?
    • 분석을 통해 무엇을 얻고자 하나요?
    • 데이터 분석이 왜 필요한가요?

    이 단계에서는 비즈니스 목표에 대한 이해도와 인사이트가 가장 중요합니다. 답을 구하고자 하는 질문을 도출하고 장단기 비즈니스 목표를 정의하는 것으로 시작하세요. 분석에 무엇이 필요한지, 어떤 종류의 데이터가 필요한지, 어떤 데이터를 추적하고 측정하고 싶은지 파악하고, 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 생각해보세요.

    2단계: 원시 데이터 수집

    다음 단계는 수집하려는 데이터 유형이 정성적(비수치적, 설명적)인지 정량적(숫자적)인지 분류하는 것입니다. 데이터를 수집하는 방법과 수집하는 소스는 정성적인지 정량적인지에 따라 달라집니다.

    다음과 같은 방법으로 관련성 있고 적절한 데이터를 수집할 수 있습니다.

    • 사용자 그룹, 설문 조사, 양식, 설문지, 내부 문서, 기업에서 이미 수행한 인터뷰 결과
    • 고객 리뷰와 고객 만족도에 대한 피드백
    • 거래 및 구매 내역 기록, 비즈니스 재무 또는 마케팅 부서에서 만든 자료와 및 재무 수치 보고서
    • 회사에서 사용하는 CRM(고객 관계 관리 시스템)
    • 웹사이트 및 소셜 미디어 활동과 월간 방문자를 현황 모니터링
    • 소셜 미디어 고객 참여를 모니터링
    • 자주 검색되는 키워드와 검색어 추적하기
    • 사람들이 어떤 광고가 자주 클릭하는지 확인하기
    • 고객 전환율 확인하기
    • 이메일 오픈율을 확인하기
    • 타사 서비스를 사용하여 회사의 데이터를 경쟁업체와 비교하기
    • 데이터베이스 쿼리
    • 공개 데이터 세트를 웹 스크래핑을 통해 수집. 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터와 콘텐츠를 추출하고 수집하는 행위입니다.

    3단계: 데이터 정제

    하나 이상의 소스에서 데이터를 수집하고 나면, 해당 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 필요한 데이터를 모두 수집했는지, 중요한 데이터가 누락되었는지 확인하는 것도 중요합니다.

    다양한 소스에서 데이터를 수집했다면 데이터가 구조화되지 않았을 수 있습니다. 구조화되지 않은 원시 데이터는 사용할 수 없습니다. 그리고 모든 데이터가 반드시 좋은 데이터는 아닙니다. 데이터 정제는 데이터 분석 프로세스에서 가장 중요한 부분이며, 데이터 분석가가 대부분의 시간을 여기에 할애합니다.

    데이터는 정제되어야 합니다. 즉, 오류를 수정하고 데이터를 가다듬고 정렬해야 합니다. 이는 다음과 같은 작업을 포함합니다.

    (비정상적으로 크거나 작은 값) 찾기
    • 오타 수정
    • 데이터 오류 제거
    • 중복 데이터 제거
    • 형식의 불일치 수정
    • 누락된 값을 확인하거나 잘못된 데이터 수정
    • 일관성이 떨어지는 데이터 수정
    • 관련성이 없는 데이터와 분석에 유용하지 않거나 필요하지 않은 데이터 제거하기

    이 단계를 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 정확하고 적합한 데이터에 초점을 맞추어 분석을 수행할 수 있습니다. 관련이 없거나 잘못된 데이터를 사용한다면 데이터 분석에 부정적인 영향을 미치며, 분석 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 따라서, 최종 분석의 정확도는 본 단계에서 좌우됩니다.

    4단계: 데이터 분석

    다음 단계는 1단계에서 정의했던 질문과 목표에 따라 데이터를 분석하는 것입니다. 비즈니스의 목표와 방향성에 따라 네 가지 다른 데이터 분석 기술이 사용됩니다.

    • 기술적 분석(Descriptive Analysis): 분석 프로세스의 기본이자 가장 첫 단계입니다. 수집된 데이터를 요약하며, "무슨 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터의 핵심 포인트를 살피고, 이미 벌어진 일에 집중합니다.
    • 진단적 분석(Diagnostic Analysis): 수집된 데이터를 사용하여 당면한 문제의 원인을 이해하고 패턴을 찾아내는 단계입니다. "왜 기술 분석의 개념 이런 일이 일어났지?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
    • 예측 분석(Predictive Analysis): 미래 트랜드를 감지하고 예측하는 단계이며 기업의 미래 성장에 중요한 인사이트를 줍니다. “앞으로 어떤 일이 벌어질까?”라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.
    • 처방적 분석(Prescriptive Analysis): 위 세 단계에서 얻은 모든 인사이트를 하나로 모아 앞으로 다가올 일에 대한 대비책을 세우고 실행 가능한 계획을 수립하는 단계입니다. "무엇을 해야 할까?"라는 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.

    5단계: 결과 공유

    마지막 단계는 결과를 해석하는 것입니다. 이 단계에서는 일반적으로 데이터 시각화 도구를 사용하여 보고서, 차트, 그래프, 대화형 대시보드를 생성하게 됩니다.

    이 모든 것은 이해 관계자와 회사의 경영진 및 의사 결정자에게 여러분이 분석한 내용과 결과를 효과적으로 공유하는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석가는 기술 분석의 개념 스토리텔러이며, 훌륭한 커뮤니케이션 스킬은 큰 힘이 됩니다. 데이터를 취합하고 내러티브를 만들어 명확하고 직관적이며 간결하게 결과를 제시해야 합니다.

    이 단계는 의사 결정과 회사의 향후 비즈니스에 영향을 미칩니다.

    데이터 분석에 필요한 기술은 무엇일까?

    수학과 통계 대한 좋은 이해

    데이터 분석가에게 필요한 수학 지식은 어떤 일을 하느냐에 좌우됩니다. 어떤 일은 다른 일보다 더 많이 수학이 필요할 수 있습니다. 수학 박사가 될 필요는 없지만, 최소한 수학의 기초를 이해하고 기본적인 지식이 있다면 큰 도움이 됩니다.

    다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 수학 과정입니다.

    데이터 분석가는 데이터를 수집하고 분석하며, 패턴을 파악하고, 데이터에서 결론을 도출하기 위해 통계와 확률에 대한 충분한 지식이 필요합니다.

    통계의 기본을 다지고 나면 다음과 같은 고급 과정으로 넘어갈 수 있습니다.

    SQL 및 관계형 데이터베이스에 대한 지식

    데이터 기술 분석의 개념 분석가는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하며 데이터를 추출하는 방법을 알아야 합니다. 데이터베이스는 데이터를 전자 저장소에 저장해 놓은 것이며, 여기에서 원하는 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다.

    관계형 데이터베이스는 일정한 형식을 가지고 있으며, 저장된 모든 데이터는 사전에 정의한 관계를 통해 연결됩니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로 관계형 데이터베이스를 조회하고 상호 작용하는 데 사용되는 언어입니다.

    SQL 쿼리를 작성하여 데이터에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트 및 삭제) 작업을 수행할 수 있습니다.

    SQL을 배우려면 다음 자료를 확인해보세요.

    프로그래밍 언어 지식

    데이터 분석가가 프로그래밍 언어를 다룬다면 데이터베이스에서 조회한 데이터의 구조를 바꾸고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서 가장 많이 사용되는 대표적인 두 언어는 파이썬과 R입니다.

    파이썬은 범용 프로그래밍 언어이며, 영어와 유사한 구문으로 초보자에도 쉽게 시작할 수 있습니다. 또한, 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 파이썬은 Pandas 및 NumPy와 같은 데이터 조작과 Matplotlib와 같은 데이터 시각화를 위한 풍부한 패키지 및 라이브러리를 제공합니다.

    파이썬을 시작하려면 다음과 같은 초보자를 기술 분석의 개념 위한 파이썬 과정을 살펴보세요. 언어의 기본적인 내용을 이해하면 Pandas, NumPy 및 Matplotlib과 같은 라이브러리에 대해 배울 수 있습니다.

    이러한 라이브러리 사용법을 배울 수 있는 링크입니다.

    R은 통계 및 기술 분석의 개념 데이터 분석에 사용되는 언어입니다. 즉, 파이썬처럼 초보자에게 친절하지 않습니다. R을 배우기 위한 유용한 링크를 소개합니다.

    데이터 시각화 도구에 대한 지식

    데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 해석하고 표현하는 것입니다. 시각화를 사용하면 그래프, 차트, 대화형 대시보드 등을 생성하고 다른 팀 구성원과 중요한 이해 관계자에게 쉽게 공유할 수 있습니다.

    데이터 시각화 도구는 기본적으로 데이터로 이야기를 전달하고 의사 결정을 내리는 데 필요한 작업물을 만드는 데 사용됩니다. 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나는 타블로(Tableau)입니다.

    타블로를 배우려면 다음 과정을 확인해보세요.

    엑셀 지식

    엑셀은 데이터 분석에 사용되는 가장 필수적인 도구 중 하나입니다. 데이터를 저장하고, 구조와 형식을 갖추며, 계산을 수행하고, 데이터를 요약하고, 트랜드를 파악하고, 데이터를 카테고리로 나누고, 보고서를 만드는 데 사용됩니다. 엑셀을 사용하여 차트와 그래프를 만들 수도 있습니다.

    엑셀 사용법을 익히려면 다음 과정을 확인하세요.

    결론

    지금까지 데이터 분석이 무엇인지, 왜 중요한지, 현장에 뛰어드는 데 필요한 기술이 무엇인지 살펴봤습니다. 본 가이드가 데이터 분석을 위한 여러분의 여정에 도움이 되었기를 바랍니다.