1. 소개 및 목적 데이터 분석 프로젝트에서 저는 현대 조직에서 증가하는 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요를 해결하기 위해 포괄적인 분석 워크플로를 수행했습니다. 나의 주요 목표는 데이터베이스 연결을 설정하고 철저한 분석 절차를 수행하여 의미 있는 통찰력을 추출하는 것이었습니다. 기계 학습 알고리즘과 고급 시각화 기술의 구현을 통해 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 전략적 의사 결정 프로세스를 가능하게 하는 프레임워크를 개발했습니다. 나의 접근 방식은 체계적인 데이터 탐색과 해석을 통해 실질적인 가치를 전달하는 데 중점을 두었습니다.
2. 프로젝트 구조 • 내 프로젝트 워크플로에서는 강력한 데이터 분석과 통찰력 생성을 보장하기 위해 몇 가지 주요 단계를 구현했습니다. • 먼저 pyodbc 라이브러리를 통해 클라우드 기반 SQL Server 데이터베이스에 대한 보안 연결을 설정하고 보안 프로토콜을 유지하기 위한 환경 변수를 구현합니다. 이것이 내 데이터 추출 프로세스의 기초를 형성합니다. • 데이터 수집 후 철저한 데이터 처리 및 정리 작업을 수행합니다. 이 중요한 단계를 통해 누락된 값을 처리하고, 이상값을 식별 및 처리하고, 데이터 불일치를 해결하여 후속 분석의 무결성을 보장할 수 있습니다. • 탐색적 데이터 분석(EDA) 단계에서는 초기 시각화를 생성하고 통계 요약을 계산하여 데이터 세트 내의 기본 패턴, 시간 추세 및 중요한 상관 관계를 찾아냅니다. • 그런 다음 정교한 기계 학습 및 예측 모델링으로 발전하여 sklearn 및 보완 도구를 활용하여 더 깊은 분석적 통찰력을 제공하는 모델을 개발합니다. 이러한 모델을 통해 새로운 추세를 예측하거나 프로젝트 요구 사항에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다. • 마지막으로, Plotly 및 matplotlib 라이브러리를 사용하여 포괄적인 시각화 및 보고서를 만듭니다. 이를 통해 내가 찾은 결과가 명확하고 대화형의 시각적 표현을 통해 이해관계자에게 효과적으로 전달될 수 있습니다. •
3. 기술 콘텐츠 저는 이 프로젝트를 성공적으로 실행하기 위해 포괄적인 일련의 기술적 접근 방식을 사용했습니다. I. 초기 단계에서는 신중하게 구성된 연결 문자열을 통해 SQL Server에 대한 보안 연결을 설정하여 필요한 원시 데이터를 추출할 수 있었습니다. 그런 다음 팬더와 seaborn 라이브러리를 활용하여 초기 데이터 프레임을 구성하고 통찰력 있는 시각화를 생성하면서 데이터 랭글링과 탐색적 데이터 분석을 진행했습니다. 사용자 참여를 강화하기 위해 이해관계자가 공개된 패턴을 동적으로 탐색할 수 있도록 Plotly의 대화형 차트 작성 기능을 구현했습니다.

II. 분석 구성 요소의 경우 sklearn의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 개발하여 기존 기술 통계를 뛰어넘는 더 깊은 통찰력을 발견할 수 있었습니다. 내 시각화 전략에는 정적 요소와 대화형 요소가 모두 통합되어 있습니다. 히스토그램, 분산형 차트, 히트맵을 만들어 주요 상관 관계를 설명하는 동시에 심층적인 데이터 탐색을 용이하게 하기 위해 Plotly 그래프를 구현했습니다. 다음 링크에서 볼 수 있습니다. [https://github.com/ndumbe0/LP1-Project-Sprint/blob/d6cff21a04e15c04e890cf9c4f5364e269c0b976/test file.ipynb]

III. 더 폭넓은 접근성과 보고 기능을 보장하기 위해 Power BI에서 이러한 시각화를 성공적으로 복제하여 이해관계자에게 친숙하고 강력한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 제공했습니다. [https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDFlYjRkMDQtYTVhOC00Nzc4LWJjNjYtZDU5MGQyYWMxNGQ1IiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtNDgzMC1iNDlkLTNjMjk4Y2I3MTA3NSJ9]

1. 결론 및 권장 사항 저는 분석을 통해 우리 운영의 전략적 개선을 추진할 수 있는 중요한 결과를 발견했습니다. 구체적으로: • 탐색적 데이터 분석 및 모델링 작업을 통해 보다 목표화된 의사 결정을 촉진할 수 있는 주요 추세를 식별했습니다. 이러한 통찰력은 개선이 필요한 구체적인 영역을 제공하고 유망한 성장 기회를 강조합니다. • 내 결과를 토대로 데이터 수집 방법을 강화할 것을 강력히 권장합니다. 데이터 품질이 높을수록 모델 정확도가 향상되기 때문입니다. 또한, 추가적인 가치 있는 통찰력을 발견할 수 있는 보다 정교한 기계 학습 기술을 통합하도록 분석 접근 방식을 확장할 것을 제안합니다. 내 프로젝트는 안전한 데이터 추출부터 실행 가능한 통찰력까지 모든 것을 포괄하는 데이터 분석에 대한 구조화된 접근 방식을 구현하는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 저는 의사 결정을 위해 데이터를 활용하려는 조직이 강력한 분석 워크플로 및 도구에 대한 투자를 우선시해야 한다고 결론을 내립니다.

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