Day 13 - 데이터 분석 (엑셀3 / 데이터 클렌징)

Day 13

 

데이터 읽기와 가시화 프로세스

 

오늘 배울 부분은 데이터확보와 데이터처리 부분

 

데이터 저장 ➡️ 가설 수립 ➡️ 데이터확보 ➡️ 데이터처리 ➡️ 가시화 ➡️ 인사이트 도출

 

데이터는 모아져 있어야 서로 비교하거나 특징을 끄집어 낼 수 있음 

➡️데이터는 모아야 분석이 가능함

 

 

1. 데이터 확보

데이터는 언제부터인가 DB(데이터 베이스)로 모으는 사람들이 규칙을 만들기 시작했다.

데이터를 여러명이 보고 각자 사용하기 때문이 아닐까 ? 생각한다.

주로 행(Row)는 필드라고 하고, 열(Columns)는 레코드라고 한다.

데이터 베이스를 만들 때 주의할 점!

1. 가급적 하나의 시트의 몰기

2. 첫 행은 반드시 필드 명을 작성하기

3. 데이터는 아래로 작성

4. 빈행, 빈열 없이 작성하기

5. 셀 병합 없이

❓피봇 테이블로 합산을 가능하게 하기 위해서! & 누가봐도 데이터를 이해 할 수 있게!

​데이터를 확보 후 정리를 해야함 

 

정리가 필요한 이유?

중복된 데이터, 형식이 다른것들을 모아주기 위함이다.

강의 자료 발췌 - 그로스쿨

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📍실습 데이터 클렌징

1. 전화 번호 형태 통일

서식 -> 숫자 -> 맞춤 숫자 형식 -> 0##-####-#### 지정하기

만약 맞춤 숫자 형식에 지정할 샘플에 없다면

직접 작성한 후 적용을 누르면 맞춤 숫자 형식이 생성된다.

 

2.chat GPT 한테 부탁하는방법

 

- chat GPT에 연결을 먼저해야한다.

OpenAI Platform

- 로그인을 한뒤 API 키를 만든다.

- 구글 스프레드 시트에 와서 확장프로그램을 설치해준다.

- 확장 프로그램은 GPT for google sheets and Docs

설치하면 스프레드 시트 오른쪽에 창이 하나 뜬다.

GPT 에서 가져온 API키를 입력하면 연동이 된다.

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📍팀과제 - 데이터 리터러시

1️⃣ 다른 sheet의 데이터를 합쳐서 상관분석해서 가설을 세워보자

 

📍데이터 합치는 방법

- 엑셀 함수인 Vlookup을 통해 데이터를 묶어보자. (새시트에 꼭 따로 적기)

- 게시글 ID를 기본 KEY 삼아 게시글 링크와 게시일을 가져왔다.

❌ 날짜 데이터가 다른형태로 되어있기 때문에 주의해서 날짜 데이터 변환해야함! ❌

 

📍데이터 분석

데이터 테이블을 다 만들었다면 피봇테이블을 활용해서 각각 분석을 해보자

 

가설 1. 좋아요 수가 많으면 댓글 수가 많을 것이다.

✔️특정 날짜 (8/20일)에 만 유독 높은 숫자를 보이니 게시물 수가 많지 않을까?

확인 1.

✔️ 실제 좋아요와 댓글은 상관관계가 조금 있음 (1, -1 에 가까워야함)

✔️ 대신 좋아요와 공유의 상관관계를 발견!

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가설 2. 직장을 가는 평일에 가장 많은 좋아요와 댓글이 달릴것이다.

확인 2.

✔️ 평일인 목요일이 많았지만 유독 너무 튀는것은 다른 의미가 있을 것같다.

 

❓요일별 포스팅 갯수를 봐볼까?

✔️ 실제 8월 20일이 가장 많은 게시물이 있고, 그날이 목요일이다.!

✔️ 포스팅이 많았으니 좋아요, 공유수, 댓글이 많았을 것이다. 확인!

 

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가설 3. 도달은 공유와 좋아요, 댓글과 관련이 있을 것이다.

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엑셀로 데이터 분석을 진행하며 데이터 전처리에 많은 시간이 들었다.

날짜가 뒤죽박죽이라 같은 데이터로 모으느라 작업에 시간이 오래걸렸다.

데이터를 볼 시간이 더 많았다면 다양한 가설이 나왔을 것이라 생각된다.

실제데이터로 데이터 분석을 진행하니 시간가는줄 몰랐다!

정리한거 토대로 한번 더 해봐야겠다.!

 

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