흔히 발생하는 데이터 실수

데이터 입문

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

데이터에서 흔한 실수

데이터에서 흔한 실수

• 명확한 목표나 질문이 없음

데이터에서 흔한 실수

• 명확한 목표나 질문이 없음
• 데이터가 부족하거나 잘못됨

데이터에서 흔한 실수

• 명확한 목표나 질문이 없음
• 데이터가 부족하거나 잘못됨
• 적절한 분석이 부족

데이터에서 흔한 실수

• 명확한 목표나 질문이 없음
• 데이터가 부족하거나 잘못됨
• 적절한 분석이 부족
• 결과에 대한 명확한 전달 부재

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데이터 분석 프로세스를 신중히 계획하세요

문제를 명확히 정의하지 않음

"지난 한 달 동안 물건을 사신 적이 있나요?"

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"마지막으로 어디서 물건을 구매하셨나요?"

"어떤 결제 수단을 사용하셨나요?"

부적절한 데이터 수집, 분석, 결론으로 이어질 수 있음

데이터가 부족하거나 잘못됨

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데이터 편향: 표본이 전체를 대표하지 않습니다

• 잘못된 데이터를 수집하면 연구 질문에 답할 수 없습니다
• 분석 전에 데이터 정리가 아직 필요합니다

적절한 분석 부족

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• 성급한 결론 도출
• 맥락 부족: 결과를 설명하는 이유가 부족
• 기타 예시
  • 잘못된 집계 및 계산
  • 상관관계와 인과관계 혼동

결과에 대한 명확한 전달 부재

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• 데이터 수명 주기에서 가장 중요한 부분
• 오해나 잘못된 결론으로 이어질 수 있음
• 예시:
  • 지나치게 기술적
  • 선택적 데이터 제시
  • 불명확한 시각화

연습해 봅시다!

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