[강의 녹화본]

Data 11기 분석 방법론 세션.mp4

[강의 자료]

분석 방법론_기본.pdf

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APPASA 분석 절차

구글의 데이터 분석 절차인 APASSA에 대해 소개드립니다!

이번 기초프로젝트에서 배우지 않아 시행하지 못하거나 / 수행할 필요없거나 / 생략하는 단계는 회색글씨로 처리되어있습니다!

1.Ask

• 배경 이해하기 (Background)
• 비즈니스 목표 이해하기 (Business Goal)
• 협업 범위 정의하기 (Scope of Collaboration)
• 분석 범위 및 제한 이해하기 (Scope & Limitation)
• 산출물 이해하기 (Deliverables)

2. Prepare

• 데이터 출처 파악하기 (Identify Sources)
• 데이터 형식과 구조 이해하기 (Understand Format & Structure)
• 데이터 품질 검토하기 (Assess Data Quality)
• 데이터 접근성 및 권한 확인하기 (Check Accessibility & Permissions)

3. Process

결측치 처리 = 값이 비어 있을 때 (NaN) 이상치 처리 = 현실적으로 불가능하거나 입력 오류 (ex: 영화 3000분, TV Show 0 Season) 정제(Cleaning) = 값은 있지만 형식이 제각각 → 구조를 통일 (ex: 2026.09.04 ↔ 26년9월4일)

• 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA)
• 결측치 처리하기 (Handle Missing Values)
• 이상치 처리하기 (Handle Outliers)
• 데이터 정제하기 (Clean Data)
• 데이터 변환하기 (Transform Data)
• 데이터 샘플링·리샘플링하기 (Sampling / Resampling)

4. Analyze

• 패턴 및 트렌드 분석 (Identify Patterns & Trends)
• 가설 검정 및 통계 분석 (Hypothesis Testing / Statistical Analysis)
• 예측 및 모델링 (Prediction & Modeling)
• 인사이트 도출 (Generate Insights)

5. Share

• 결과 시각화하기 (Visualize Results)
• 스토리로 전달하기 (Tell a Story with Data)
• 청중 맞춤형 보고 (Audience-tailored Reporting)
• 협업 도구 활용하기 (Use Collaboration Tools)
• 결과 검증 및 피드백 수집하기 (Validate & Collect Feedback)

6. Act

• 실행 계획 수립하기 (Plan Action)
• 전략 실행하기 (Execute Strategy)
• 성과 측정하기 (Measure Impact)
• 지속적 개선하기 (Continuous Improvement) </aside>

예시1) 넷플릭스 데이터셋

넷플릭스의 데이터 분석가인 김넷플씨가 되어서, APPASA를 기반으로 데이터 분석프로젝트를 진행합시다!

Netflix Movies and TV Shows

• 1.Ask
• 2. Prepare
• 3. Process
• 4. Analyze