실제로 데이터 분석은 데이터베이스에서 추출한 데이터를 파이썬으로 불러와 추가 분석을 수행하는 방식으로 진행됩니다. 예를 들어, MySQL과 같은 데이터베이스에서 조건에 맞는 데이터를 추출한 후 Pandas를 사용해 데이터를 정제하고 분석하거나 Plotly로 시각화할 수 있습니다.
데이터베이스에서 데이터를 추출해 Pandas로 정제하고 Plotly로 시각화하는 과정까지 진행한 후 다음과 같은 작업을 추가하면 데이터를 더욱 깊이 이해하고 비즈니스 의사결정에 필요한 추가 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 고급 통계 분석: 데이터의 분포 확인, 상관관계 분석, 가설 검정(예 t-test, ANOVA)
• 특성 엔지니어링: 새로운 파생 변수 생성(예 비율, 차이값, 로그 변환 등)
• 데이터 시각화 고도화: Plotly로 대시보드 생성, 복잡한 관계를 이해하기 위한 상관행렬, 트리맵, 버블 차트 생성