데이터 분석 마스터하기--무료 데이터 분석 프로그램&툴 Top6
Edraw Content Team
현대 사회는 빅데이터 시대로 불릴만틈 방대한 양의 데이터가 넘쳐나고 있습니다. 이러한 방대한 양의 데이터를 분석하여 유용한 정보를 도출하는 것은 기업, 정부, 학계 등 다양한 분야에서 필수적인 역량으로 자리잡고 있습니다.
특히 기업에서는 데이터 분석이 기업의 의사 결정을 지원하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 핵심적인 역활을 합니다. 때문에 데이터 분석 과정을 이해하고, 관련 프로그램을 활용하는 능력이 날로 중요해지고 있습니다.
이어지는 내용에서는 데이터 분석의 기본 과정을 살펴보고, 높은 평가를 받고 있는 무료 데이터 분석 프로그램&툴 Top6를 소개하겠습니다. 각 툴의 특징과 장단점을 비교하여, 기업이나 팀에 가장 적합한 데이터 분석 프로그램&툴을 선택하기 바랍니다!
이드로우 맥스
올인원 다이어그램 소프트웨어
- 강력한 호환성: Visio,MS office 등 파일 호환 가능
- 다양한 운영체제: (윈도우,맥,리눅스,ios,android)
100% 안전 | Mac 버전으로 가기 >> 100% 안전 | Linux 버전으로 가기>> 100% 안전 | Windows 버전으로 가기 >> 100% 안전 | ios 버전으로 가기 >> 100% 안전 | android 버전으로 가기 >>Part 1: 데이터 분석의 기본 과정
데이터 분석은 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 이를 통해 의사결정을 지원하는 과정입니다. 데이터 분석의 기본 과정은 다음과 같이 네 단계로 나눌 수 있습니다
1. 데이터 수집
데이터 분석을 시작하기 위해서는 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 데이터는 다양한 방법으로 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 설문조사, 실험, 관측, 웹 크롤링 등을 통해 데이터를 수집할 수 있습니다.
2. 데이터 탐색(EDA)
데이터를 수집한 후에는 데이터를 탐색하는 과정을 거칩니다. 데이터 탐색은 데이터의 특징을 파악하고, 이상치나 결측치 등을 확인하는 과정입니다. 데이터 탐색을 통해 데이터의 전반적인 이해도를 높이고, 데이터 분석에 대한 방향을 설정할 수 있습니다.
3. 데이터 전처리
데이터 탐색을 통해 데이터의 특징을 파악한 후에는 데이터 전처리 과정을 거칩니다. 데이터 전처리는 데이터를 분석에 적합한 상태로 만드는 과정입니다. 데이터 전처리에는 이상치나 결측치 처리, 데이터 변환, 데이터 정규화 등이 포함됩니다.
4. 데이터 모델링
데이터 전처리를 통해 데이터를 분석에 적합한 상태로 만든 후에는 데이터 모델링 과정을 거칩니다. 데이터 모델링은 데이터에서 패턴을 발견하고, 이를 통해 예측이나 분류 등의 결과를 도출하는 과정입니다. 데이터 모델링에는 다양한 방법이 있으며, 분석 목적에 따라 적합한 모델을 선택해야 합니다.
각 단계는 서로 연관되어 있으며, 분석 과정 전반을 통해 반복적으로 수행되는 경우도 많습니다. 이러한 과정을 통해 데이터 분석은 복잡한 문제를 해결하는데 중요한 도구로 작용합니다.
Part 2: 강력한 무료 데이터 분석 프로그램&툴 Top6 추천
데이터를 분석하는 데 다양한 프로그램과 툴을 활용할 수 있습니다. 그 중에서도 개발자들과 유저들의 높은 평가를 받고 있는 무료 데이터 분석 프로그램&툴 Top6를 소개하겠습니다.
추천1: 파이썬(Python)
파이썬은 범용 프로그래밍 언어이지만, 데이터 분석 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. 파이썬은 다양한 데이터 분석 라이브러리와 프레임워크를 제공하여, 데이터 수집, 탐색, 전처리, 모델링, 시각화 등 데이터 분석의 모든 과정을 수행할 수 있습니다. 특히, pandas, NumPy, matplotlib, scikit-learn 등의 라이브러리가 데이터 분석에 많이 활용됩니다.
장점
- 직관적인 문법: 파이썬은 읽기 쉽고 쓰기 쉬운 문법을 가지고 있습니다. 이로 인해 학습 곡선이 완만하고 코드의 가독성이 높아집니다.
- 풍부한 라이브러리와 프레임워크: 파이썬은 데이터 분석(Pandas, NumPy, SciPy), 머신러닝(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)등 다양한 분야에서 사용할 수 있는 풍부한 라이브러리와 프레임워크를 가지고 있습니다.
- 커뮤니티 지원: 파이썬의 사용자 커뮤니티는 매우 크고 활발합니다. 이로 인해 문제를 해결하거나 새로운 것을 배울 때 많은 도움을 받을 수 있습니다.
단점
- 속도 제한: 파이썬은 인터프리터 언어로, 컴파일 언어에 비해 실행 속도가 느립니다.
가격
- 무료
추천2: R
R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 특화된 프로그래밍 언어입니다. 데이터 분석가와 통계학자들 사이에서 많이 사용되며, 다양한 통계 분석 기능을 제공하여, 통계적 추론, 시뮬레이션, 머신러닝 등 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
장점
- 통계적 분석에 강점: R은 통계 계산과 데이터 분석에 초점을 맞춘 언어입니다. 따라서, 복잡한 통계 분석을 수행하기에 매우 적합합니다.
- 다양한 패키지: R은 CRAN(Comprehensive R Archive Network)을 통해 10,000개 이상의 패키지를 제공하고 있어, 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
- 뛰어난 시각화 기능: R은 ggplot2 등의 패키지를 통해 고품질의 그래픽을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 데이터를 이해하고 결과를 표현하는데 매우 유용합니다.
단점
- 프로그래밍 지식 필요: R은 프로그래밍 언어이기 때문에, 프로그래밍에 대한 기본 지식이 필요합니다.
가격
- 무료
추천3: 이드로우맥스(EdrawMax)
이드로우 맥스(EdrawMax)는 다양한 형식의 다이어그램과 차트를 그리는 데 사용되는 강력한 다기능 툴입니다. 데이터 분석을 위한 다양한 기능을 제공할 뿐만 아니라 데이터 시각화 도구로도 높은 평가를 받고 있습니다.
이드로우 맥스는 데이터 분석을 위한 다양한 도구를 제공하기 때문에 데이터 탐색, 데이터 전처리, 데이터 모델링 등 데이터 분석의 모든 단계에서 활용할 수 있습니다. 또한 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하여 초보자도 쉽게 사용할 수 있으며, 도구 모음과 템플릿을 사용하여 원하는 결과물을 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.
장점
- 다양한 데이터 시각화 유형 지원: 막대 그래프, 선 그래프, 원 그래프, 파이 그래프, 산점도 그래프, 히스토그램, 누적 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 데이터 시각화 유형을 지원합니다. 이를 통해 데이터의 분포, 추세, 상관관계 등을 시각적으로 표현할 수 있습니다.
- 데이터 입력 및 수식 지원: CSV, Excel, JSON 등 다양한 데이터 형식을 지원합니다. 또한, 데이터에 수식을 적용하여 데이터 분석 결과를 시각화할 수 있습니다.
- 데이터 분석 도구와의 연동: Microsoft Excel, Google Sheets, Tableau, Power BI 등 다양한 데이터 분석 도구와 연동할 수 있습니다. 이를 통해 EdrawMax에서 만든 데이터 시각화를 다른 데이터 분석 도구에서 사용할 수 있습니다.
- 강력한 협업 기능 제공:공동 작업 기능을 제공하여 데이터 분석을 위한 협업을 쉽게 할 수 있습니다.
단점
- 무료 버전의 기능이 제한적입니다. 하지만 무료 버전에서도 개인 사용자를 위한 충분한 기능을 제공합니다.
가격
- 무료 버전 제공
- 유료 버전: 평생 라이센스 149,000원, 1년 라이센스 103,200원
추천4: MySQL
SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 시스템(RDBS)에서 데이터를 조작하고 처리하는 데 사용되는 언어입니다. 데이터베이스에서 데이터를 추출하거나 필터링, 집계하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
MySQL은 가장 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나입니다.
장점
- 무료 및 오픈 소스: MySQL은 오픈 소스 라이선스로 제공되며, 무료로 사용할 수 있습니다. 하지만 유료인 상용 버전도 제공하고 있습니다.
- 우수한 성능: MySQL은 빠른 처리 속도와 높은 성능을 제공합니다. 대용량 데이터베이스에서도 효율적으로 작동하며, 여러 개의 인덱스, 캐싱 및 최적화 기능을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 호환성: MySQL은 다양한 운영 체제에서 작동하며, PHP, Java, Perl, Python 등 여러 프로그래밍 언어와 잘 호환됩니다.
단점
- 복잡한 설정: MySQL은 초기 설정이 복잡할 수 있습니다. 특히, 고급 기능을 활용하려면 추가적인 설정 및 관리가 필요할 수 있습니다.
가격
- 무료
- 유료 버전: MySQL Enterprise Edition 문의 필요
추천5: Tableau
Tableau는 데이터 시각화 프로그램으로서 데이터를 쉽게 시각화하여 인사이트를 도출할 수 있도록 도와줍니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 시각화 기능을 제공하여 데이터 분석 결과를 보다 직관적으로 전달할 수 있습니다.
Tableau는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 데이터 시각화를 쉽게 생성할 수 있으며, 대시보드 생성, 실시간 분석, 데이터 블렌딩 등의 기능을 제공합니다.
장점
- 사용자 친화적인 인터페이스: 드래그 앤 드롭 인터페이스는 사용자가 쉽게 데이터를 탐색하고 시각화를 생성할 수 있게 해줍니다.
- 다양한 데이터 소스 연결: Tableau는 다양한 종류의 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 이는 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 클라우드 기반 데이터, 빅 데이터 등을 포함합니다.
- 뛰어난 시각화 기능: Tableau는 풍부한 시각화 옵션을 제공하며, 사용자가 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 시각적 형태로 표현할 수 있게 해줍니다.
단점
- 대규모 데이터 분석에 어려움: Tableau는 대규모 데이터 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다.
가격
- 무료 평가판 제공
- 유료 버전: Viewer 월 $15, Explorer 월 $42, Creator 월 $75
추천6: Microsoft Power BI
Microsoft Power BI는 마이크로소프트에서 제공하는 데이터 분석 및 시각화 툴입니다. 다양한 데이터 소스를 연결하고, 대시보드를 생성하며, 데이터를 시각화할 수 있습니다.
Microsoft Power BI는 Microsoft Office와 통합되어, Office 제품과 함께 사용할 수 있습니다.
장점
- 통합된 Microsoft 환경: Power BI는 Microsoft의 다른 제품(예: Excel, Azure, SQL Server 등)과 원활하게 통합됩니다. 따라서, Microsoft 환경에서 작업하는 사용자들에게 이상적입니다.
- 사용자 친화적인 인터페이스: Power BI는 사용자가 쉽게 데이터를 탐색하고, 시각화를 생성하고, 대시보드를 만들 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
- 다양한 데이터 소스 연결: Power BI는 다양한 종류의 데이터 소스에 연결할 수 있으며, 실시간 데이터 분석 기능도 제공합니다.
단점
- 복잡한 쿼리 작성 어려움: 복잡한 데이터 분석이나 맞춤형 쿼리를 작성하는 데는 다소 한계가 있을 수 있습니다.
가격
- 무료 버전 제공
- 유료 버전: Pro 월 $10, Premium 월 $20
Part 3: 데이터 분석 프로그램&툴 Top6 정리 비교표
올인원 다이어그램 툴인 이드로우 맥스(EdrawMax)의 비교차트 템플릿을 사용해 무료 데이터 분석 프로그램&툴 Top6를 한눈에 쉽게 비교할 수 있도록 정리해보았습니다.
이처럼 데이터 분석은 데이터의 수집부터 모델링까지의 과정을 거쳐 가치 있는 인사이트를 도출하는 핵심 업무입니다. 데이터 분석의 과정을 이해하고, 오늘 추천한 높은 평가를 받고 있는 데이터 분석 프로그램&툴 6가지의 특징과 장단점을 잘 비교하면 기업이나 팀에 가장 적합한 데이터 분석 프로그램&툴을 선택할 수 있습니다.
특히 추천된 데이터 분석 프로그램 중 이드로우 맥스는 전 세계 150만 이상의 유저와 기업이 신뢰하고 사용하는 강력한 데이터 분석 툴입니다. 데이터 분석을 위한 다양한 기능과 데이터 시각화를 원한다면 선택은 당연히 이드로우 맥스입니다!
질문1. 데이터 분석의 예에는 어떤 것이 있습니까?
좋은 예가 의료 산업입니다. 데이터 분석을 통해 의료 서비스 제공자는 질병 발생을 예측하고, 환자 치료를 개선하며, 치료 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
질문2. 데이터 분석 도구란 무엇인가요?
데이터 분석 도구는 프로세스를 개선하고 데이터 기반 의사결정을 위한 통찰력을 발견하는 데 도움이 되도록 비즈니스, 고객 및 경쟁업체에 대한 데이터를 수집하고 분석하는 소프트웨어 및 프로그램입니다.
질문3. 데이터 분석가는 어떤 일을 하나요?
데이터 분석가는 질문에 답하거나 문제를 해결하기 위해 데이터 세트를 수집, 정리 및 해석합니다. 그들은 비즈니스, 금융, 사법, 과학, 의학, 정부 등 다양한 산업 분야에서 일하고 있습니다.
