Allen's 데이터 맛집

이번 포스팅에선  데이터 분석에서 중요한 시각화 기법 중 하나인 생키 다이어그램(Sankey Diagram)에 대해 알아보려고 합니다. 생키 다이어그램은 복잡한 흐름과 분포를 시각적으로 표현하는 데 매우 유용한 도구입니다.이미지 출처:https://public.tableau.com/app/profile/ken.flerlage/viz/Sankey_25/Sankey 1. 생키 다이어그램이란? 생키 다이어그램은 에너지, 자원, 비용, 데이터 흐름 등에서 각 요소 간의 흐름과 분포를 시각화하는 데 사용되는 그래프입니다. 이 다이어그램은 흐름의 시작과 끝을 보여주는 노드(Node)와, 노드 간의 연결을 나타내는 링크(Link)로 구성됩니다.노드(Node)는 데이터의 출발지와 도착지를 나타내며, 링크(Link)는 ..

이번 '코로나 데이터 분석' 프로젝트를 통해, 데이터의 힘과 그 해석의 중요성을 다시 한번 체감할 수 있었습니다. Python이 아닌 SQL을 사용하여 데이터를 다뤄보는 시도를 통해 다양한 쿼리를 작성해 보았습니다. 이를 통해 현업에서 요구되는 실무 능력을 향상하는 과정이었고, 데이터 분석가로서 꾸준한 SQL 공부의 필요성을 느꼈습니다. Tableau를 사용하여 효과적인 대시보드를 만들어 보는 좋은 경험이었고, 이는 데이터를 효과적으로 전달하는 데 큰 도움이 되었습니다. 또한 이를 통해 감염 상황에 대한 인사이트를 얻었습니다. 이 프로젝트를 통해 데이터를 다루는 능력뿐만 아니라, 비즈니스에 적용할 수 있는 실용적인 인사이트를 발굴하는 과정에서 분석적 사고의 중요성을 깨달았습니다. 또한, 새로운 도구와 기..

코로나 데이터분석의 마지막 단계로, 지금까지 SQL로 다양한 EDA를 해 본 것을 Tableau라는 강력한 시각화 프로그램을 사용하여 시각화를 해 보았습니다. 각각의 분석 결과와, 한눈에 코로나 상황을 시각적으로 볼 수 있는 대시보드를 만들어 보았습니다. 분석결과 시각화 1. 전 세계의 총 감염자수, 총 사망자수, 사망률 분석 결과를 파악합니다. 2. 전 세계와의 추가 비교 분석을 위해 대한민국의 사망률 분석 결과를 파악합니다. 한국의 감염률은 매우 상위권을 기록했지만, 심각성을 파악하기 위해 추가로 사망률 분석 해보았습니다. 그 결과 전 세계 사망률의 1/9로 매우 낮은 사망률을 보여줌으로써. 이러한 여러 지표를 통해 한국의 코로나 상황이 심각하지 않음을 검증할 수 있었습니다. 3. 대륙별 총사망자 수..

프로젝트 소개: 코로나 데이터 분석 이번에 제가 진행한 '코로나 데이터 분석' 프로젝트는 세계적으로 대유행이었고, 현재도 진행 중인 코로나바이러스에 대한 통계를 얻기 위한 분석 프로젝트입니다.이 프로젝트는  MSSQL과 Tableau를 활용하여 세계 각국의 코로나 데이터를 탐색하고 분석하는 것을 목표로 하고 있습니다.  이 프로젝트는 시작한 것은 물론 코로나 자체에 궁금증과 관심도 있었지만, 글로벌 데이터를 사용하여 실무에서 필요한 핵심 역량(SQL, 시각화)을 사용하여 분석을 해 보는 것에 초점을 맞춰 보았습니다.실전 SQL 활용: 이전처럼 Python이 아닌, SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 조작, 분석해 봅니다. SQL은 SSMS(SQL Server Management Studio)을 사용하였습니다..