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이 섹션에서는 앞서 배운 모든 기술(NumPy, Pandas, 시각화, 통계, EDA, 전처리)을 종합하여 실제 데이터셋으로 전체 데이터 분석 사이클을 경험합니다. 문제 정의 → 데이터 수집 → EDA → 전처리 → 분석 → 인사이트 보고의 전 과정을 수행합니다.
프로젝트난이도핵심 기술데이터셋
Titanic EDA입문EDA, 시각화, 기술통계Titanic (891행)
이커머스 분석중급RFM 분석, 집계, 시계열이커머스 거래 데이터
시계열 EDA심화시계열 분해, 이동평균, 계절성시계열 데이터
프로젝트는 난이도 순으로 구성되어 있습니다. Titanic EDA부터 시작하여 기본적인 분석 흐름을 익힌 뒤, 이커머스 분석시계열 EDA로 확장합니다. 각 프로젝트의 마지막에는 ML로 확장하는 방법을 안내합니다.

Titanic EDA

생존 요인 분석 (입문 프로젝트)

이커머스 분석

고객 세그먼트, 매출 트렌드, RFM 분석 (중급)

시계열 EDA

트렌드, 계절성, 이동평균 분석 (심화)

학습 목표

  • 이 문서의 핵심 개념을 실제 프로젝트 시나리오로 연결할 수 있습니다.
  • 최소 1개 실습 과제를 수행하고 결과를 비교할 수 있습니다.
  • 다음 단계에서 필요한 입력 데이터/도구를 준비할 수 있습니다.

실무 적용 체크리스트

  • 실험/운영에서 사용할 평가 지표를 먼저 정했습니다.
  • 베이스라인과 비교할 기준 조건을 고정했습니다.
  • 실패 시 복구 또는 롤백 기준을 문서화했습니다.
  • 팀 공유 문서에 적용 결과를 기록했습니다.

다음 문서

다음: Titanic EDA

학습 흐름을 이어서 진행합니다.