대기업 데이터 분석가가 추천하는 데이터 분석 프로젝트 주제

1. 데이터 분석 프로젝트 문제 유형

• 회귀(Regression) (지속적인 매출 하락)
  • 연속적인 척도로 목표 변수를 예측.
  • 변수 간의 관계를 이해하고 추이를 평가하거나 예측.
• 분류(Classification) (고객 유형을 나누는 행위)
  • Supervised learning의 일종으로 기존 데이터의 범주를 파악하고 새로 수집된 데이터의 범주를 판별하는 작업.
• 이상탐지(Anomaly Detection) (데이터가 특정 구간에만 몰려 있는 경우)
  • 예상되거나 기대하는 값이 아닌 데이터의 규칙을 찾아내는 작업.
  • 데이터의 이상현상을 정의하고 이상여부를 확인하는 작업.

2. 추천 시스템을 활용한 프로젝트 주제 유형

• 클러스터링(Clustering)
  • 데이터를 특성에 맞게 분류해주는 작업.
  • 이커머스에서 시장을 구분할 때 활용.
• 차원축소(Dimension Reduction)
  • 고차원의 데이터를 저차원으로 축소하여 다양한 분석 수행.
  • 학습 데이터의 크기를 줄여 학습을 효율화하고 데이터를 더 잘 설명할 수 있는 잠재 요소를 추출.

3. 데이터 분석 프로젝트 주제 추천

• 이커머스
  • 퍼널 분석: 특정 웹 사이트에서 구매에 도달하는 단계와 각 단계를 통과하는 사용자 수 분석.
  • 코호트 분석: 사용자 유지율 등을 통해 특정 기간에 방문한 사용자의 참여도 변화 분석.
  • A/B 테스트: 두 가지 콘텐츠를 비교하여 더 높은 관심을 보이는 버전 도출.
• 제조
  • 품질 불량 원인 탐색: 센서 데이터를 분석하여 품질에 영향을 끼치는 공정 및 변수 탐색.
  • 이상탐지: 설비 고장을 사전에 감지하여 예방하는 프로세스 구축.
• 게임
  • 게임 Abuse 유저 탐색: 이상탐지를 통해 버그 활동이 의심되는 유저 검출.
  • 과금 가능성이 높은 유저 예측: 특정 페이지나 퍼널 단계에서 광고 노출 시 유저의 과금 가능성 분석.
• 금융
  • 상품 가입 가능성이 높은 고객 예측: 금융 거래 이력을 통해 신규 상품 가입 가능성이 높은 고객 예측 및 타겟 마케팅 플랜 수립.
• 유통
  • 우수고객 전환 가능성이 높은 고객 예측: 우수 고객으로 전환될 확률이 높은 고객 예측.
  • 이탈확률이 높은 고객 예측: 이탈할 확률이 높은 고객 예측 및 이탈 방지 활동 전개.
  • 구매 품목에 따른 고객 Segmentation: 특정 카테고리를 선호하는 고객의 특성 파악 및 그룹핑.

4. 데이터 분석 실무 경험과 취업 연계

• 포트폴리오를 만드는 과정에서 실무와 같은 경험을 미리 쌓아보고 경력을 쌓아 데이터 분석가 신입 취업 도전을 하기 용이해진다.