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데이터 수집 (Data Collection)

데이터 분석에서 말하는 데이터 수집은 분석에 필요한 데이터를 다양한 소스에서 모으는 과정을 의미합니다. 데이터 수집은 분석의 첫 단계로, 수집된 데이터의 품질과 양이 이후 분석 결과에 큰 영향을 미칩니다.

주요 데이터 수집 방법​

1. 직접 수집(1차 데이터)​

  • 설문조사, 실험, 관찰 등을 통해 직접 데이터를 모으는 방법입니다.
  • 예: 온라인 설문, 센서 데이터, 실험 결과, 인터뷰 등

2. 간접 수집(2차 데이터)​

  • 이미 존재하는 데이터베이스, 공공 데이터, 웹사이트, 기업 내부 시스템 등에서 데이터를 가져오는 방법입니다.
  • 예: 통계청 데이터, 오픈 API, 회사 ERP 시스템, 학술 데이터베이스 등

3. 웹 스크래핑​

  • 웹사이트에서 자동화 도구를 사용해 데이터를 추출하는 방법입니다.
  • 예: 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 상품 정보 등

4. 로그 및 트랜잭션 데이터​

  • 웹 서비스, 앱, 서버 등에서 발생하는 로그 데이터를 수집하는 방법입니다.
  • 예: 사용자 행동 로그, 시스템 로그, 결제 기록 등

데이터 수집 시 고려사항​

  • 데이터의 신뢰성과 정확성: 수집된 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고 정확한지 확인해야 합니다.
  • 법적 이슈: 개인정보 보호법, 저작권 등 관련 법규를 준수해야 합니다.
  • 데이터 품질: 결측치, 이상치, 중복 등 데이터 품질 문제를 고려해야 합니다.
  • 샘플링 방법: 전수조사가 어려운 경우, 적절한 샘플링 방법을 선택해야 합니다.
  • 비용과 시간: 데이터 수집에 필요한 비용과 시간을 고려해야 합니다.

데이터 수집 도구​

  • 설문조사 도구: Google Forms, SurveyMonkey, Typeform 등
  • 웹 스크래핑 도구: Beautiful Soup, Scrapy, Selenium 등
  • API 활용: 다양한 서비스의 API를 통한 데이터 수집
  • 데이터베이스 연결: SQL, NoSQL 데이터베이스 접근 도구

정리하면, 데이터 수집은 분석의 출발점이자 매우 중요한 단계로, 다양한 방법을 통해 필요한 데이터를 확보하는 과정입니다. 수집된 데이터의 품질이 전체 분석 과정의 성패를 좌우하므로 신중하게 접근해야 합니다.