AI 데이터 분석을 위해 꼭 알아야 할 데이터 기본기
내가 가진 데이터는 어떤 종류인지, 무엇을 할 수 있을지 알아보세요.
요즘 Chat GPT, Gemini 같은 생성형 AI의 활약으로 '마법처럼 일을 대신해주는 AI'에 대한 기대가 정말 커지고 있습니다. 덕분에 'AI 데이터 분석'이라는 말도 흔하게 들리고요. AI만 잘하면 모든 데이터 분석이 해결될 것 같은 환상에 빠지기 쉽죠.
하지만 현실은 조금 다릅니다. 아무리 똑똑한 AI라도, 결국 AI가 학습하고 분석할 '데이터'가 제대로 갖춰져 있어야 하고, 그 데이터를 다루는 사람이 '무엇을 원하는지' 명확하게 질문할 수 있어야만 쓸모 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 마치 유능한 부사수도 사수가 명확한 가이드라인을 주어야 일을 제대로 해내는 것과 마찬가지죠. 여러분이 지금 가진 데이터가 어떤 형태인지, 뭘 할 수 있는 데이터인지 명확히 알고 계신가요? 이 기본적인 이해가 없으면, AI를 아무리 잘 활용하려 해도 한계에 부딪히게 됩니다.
이 글에서는 AI 데이터 분석을 '제대로' 시작하기 위한 가장 핵심적인 지식, 즉 여러분의 데이터를 파악하고 구조화하며 활용하는 기초 개념들을 쉽고 친절하게 설명해 드립니다. 이번 글을 통해 여러분의 데이터가 어떤 종류인지, 무엇을 할 수 있을지, 그리고 AI 데이터 분석을 통해 어떤 멋진 결과를 기대할 수 있을지 실질적인 힌트를 얻어가시길 바랍니다.
데이터 분석, 왜 필요하고 어떻게 시작할까요?
1. 궁금한 현상(Y)을 데이터(X)로 더 잘 설명하거나 예측하기 위해.
예: "어떤 고객이 우리 제품을 더 많이 살까?" (Y: 구매량, X: 고객 특성)
2. 설명 변수(X)를 바꿔서 결과 변수(Y)를 개선하기 위해.
예: "어떤 프로모션을 해야 매출이 오를까?" (Y: 매출액, X: 프로모션 종류)
엑셀, 시각화 도구, 통계, 머신러닝, 그리고 AI까지 모든 분석 도구들은 이 두 가지 목표를 위해 존재합니다. 결국 중요한 건 '무엇을 위해, 어떤 데이터를 가지고' 분석할 것인지에 대한 본질적인 이해입니다.
그럼 데이터 분석은 어떻게 시작할까요?
일반적으로 데이터는 [수집] → [상태 기술(묘사)] → [숨겨진 패턴 발견] → [미래 예측] → [실제 행동(활용)]의 단계를 거칩니다. 이 과정에서 '기술묘사 분석', '탐색적 데이터 분석(EDA)', '예측/추론 분석' 같은 다양한 기술들이 활용되죠. 여기서 중요한 건, 가장 복잡하거나 최신 기술만이 최고가 아니라는 점입니다. 지금 여러분의 질문에 가장 적합한 분석 방법을 선택하는 것이 핵심입니다.
내 데이터는 어떤 종류일까요?
데이터 분석을 시작하기 전에, 여러분이 다룰 데이터가 어떤 유형인지 파악하는 것이 가장 중요합니다. 이 첫 단추를 잘 꿰어야 올바른 분석 방향을 잡을 수 있습니다.
1. 정형 데이터 (Structured Data) vs. 비정형 데이터 (Unstructured Data)
데이터는 크게 '구조화' 여부에 따라 나눌 수 있습니다.
정형 데이터: 열(column)과 행(row)이 명확히 정의된 표 형식의 깔끔한 데이터입니다. 엑셀 시트, SQL 데이터베이스 테이블, 고객 관리 시스템(CRM) 목록 등이 대표적이죠. HEARTCOUNT 같은 데이터 분석 툴이 주로 다루는 유형입니다.
비정형 데이터: 고정된 형식이 없이 자유로운 형태의 데이터입니다. 이메일 본문, 고객 리뷰 텍스트, 콜센터 녹취록, 이미지, 영상 등이 여기에 해당합니다. 분석하려면 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 등 특화된 기술이 필요합니다.
2. 숫자형 (Quantitative) vs. 범주형 (Qualitative)
정형 데이터 안에서도 각 '변수'(데이터의 각 열)가 어떤 종류의 값을 가지는지에 따라 더 세부적으로 분류할 수 있습니다.
숫자형 데이터 (Quantitative Data): 값이 숫자 형태로 측정되거나 셀 수 있는 데이터입니다.
- 이산형 (Discrete): 딱딱 떨어지는 셀 수 있는 값. 주로 정수입니다. (예: 구매한 상품 개수, 가족 구성원 수)
- 연속형 (Continuous): 쭉 이어지는 연속적인 값. 소수점도 가능합니다. (예: 키, 몸무게, 온도, 혈압)
범주형 데이터 (Qualitative/Categorical Data): 데이터를 그룹이나 카테고리로 분류하는 값입니다.
- 명목형 (Nominal): 순서나 등급이 없는 이름표. (예: 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 좋아하는 색깔)
- 순서형 (Ordinal): 의미 있는 순서나 등급이 있는 범주. (예: 만족도(상/중/하), 학점(A/B/C), 옷 사이즈(S/M/L))
어떤 데이터 타입을 가지고 있느냐에 따라 적용해야 할 분석 방법이나 적합한 그래프 종류가 달라집니다. 여러분의 데이터가 어떤 유형인지 정확히 파악하는 것이, 효과적인 데이터 분석의 시작이자 핵심입니다.
더 깊이 있는 데이터 분석 기본기가 궁금하신가요?
데이터 유형과 분석 목적을 아는 것은 데이터 분석의 아주 중요한 시작점입니다.
"분석하기 좋은 깔끔한 데이터(Tidy Data)는?"
"데이터 파악의 필수 관문인 탐색적 데이터 분석(EDA)은?"
"분석의 성능을 좌우하는 Feature Engineering은 또 뭐야?"
