데이터 분석의 첫걸음: EDA는 왜 필요할까요?

📊 데이터 분석의 첫걸음: EDA는 왜 필요할까요?

🔷 데이터 분석이란 무엇인가요?

데이터 분석은 데이터 속에 숨겨진 의미를 발견해 유용한 정보를 얻고, 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 작업입니다.

예를 들어 한 쇼핑몰이 지난 1년간의 매출 데이터를 가지고 있다고 가정하겠습니다. 데이터를 분석하면 단순히 숫자를 보는 것 이상의 것들을 알 수 있습니다.

• 특정 계절과 요일에 매출이 높은 이유
• 특정 연령대 고객이 어떤 상품을 더 많이 구매하는지
• 어떤 이벤트가 매출에 영향을 미쳤는지

이처럼 데이터를 잘 분석하면 현재 상황을 이해할 뿐 아니라, 더 나은 미래를 계획할 수 있습니다. 하지만 데이터 분석의 성공 여부는 데이터를 얼마나 잘 이해하고 준비했느냐에 달려 있습니다. 이 문제를 예방하기 위해 반드시 필요한 과정이 바로 EDA(탐색적 데이터 분석)입니다.

🔷 EDA란 무엇인가요?

✅ 정의

EDA는 Exploratory Data Analysis의 약자로, 탐색적 데이터 분석을 뜻합니다.

데이터를 본격적으로 분석하기 전에, 데이터의 상태와 특징을 파악하고, 숨겨진 패턴과 이상을 탐색하는 단계입니다.

EDA에서는 데이터를 자유롭게 시각화하고 요약해 보며, 다음과 같은 질문에 답하려고 합니다.

• 데이터는 깨끗한가? 이상치나 결측치는 없는가?
• 데이터의 분포는 어떤가? 한쪽으로 치우쳐 있지 않은가?
• 변수들 간에는 어떤 관계가 보이는가?
• 데이터가 분석을 위한 기본 조건을 충족하고 있는가?

EDA는 아직 확정적인 가설을 검증하지 않습니다. 데이터를 탐색하며 이해하고, 분석 방향을 설정하고, 가설을 세우기 위한 ‘준비’ 단계입니다.

🔷 왜 EDA가 필요한가요?

데이터 분석을 처음 배우는 분들은 이렇게 생각하실 수 있습니다.

“데이터를 받았으면 그냥 분석하면 되지 않나요? 굳이 탐색을 할 필요가 있나요?”

하지만 실제 데이터는 깨끗하고 완벽한 상태가 아닌 경우가 대부분입니다. 데이터 안에는 분석을 방해하는 여러 가지 함정이 숨어 있습니다.

🔷 데이터 안에 숨어 있는 문제

• 잘못 입력된 값: 나이 300살, 판매금액 -100원 등 비현실적인 값
• 결측치: 중요한 정보가 빠져 있는 행
• 이상치: 전체 패턴과 동떨어진 특이한 값
• 편향된 분포: 데이터가 한쪽으로 쏠려 있어 결과가 왜곡될 위험

이런 문제를 파악하지 못하고 분석을 시작하면, 많은 시간과 비용을 들였음에도 불구하고 분석 결과가 쓸모없게 됩니다.

🔷 EDA를 하지 않으면 생기는 문제

• 잘못된 데이터가 분석을 왜곡해 전혀 다른 결론을 내리게 됩니다.
• 분석 기법이 부적절하게 선택되어 의미 없는 결과가 도출됩니다.
• 중요한 변수나 패턴을 놓치게 되어 의사결정에 실패합니다.

🔷 EDA의 효과를 이해하기 위한 비유

EDA를 생략하는 것은 마치 재료를 손질하지 않고 요리를 시작하는 것과 같습니다.

겉보기에는 멀쩡해 보이지만, 안에 썩은 부분이 있거나 이물질이 섞여 있다면 요리가 엉망이 될 수 있습니다. 데이터도 마찬가지입니다. 데이터를 꼼꼼히 살펴보고 손질하는 EDA 과정을 거쳐야만 제대로 된 분석 결과를 만들 수 있습니다.

🔷 참고: EDA와 CDA

EDA의 특징을 더 잘 이해하기 위해 CDA(확증적 데이터 분석)도 간단히 살펴보겠습니다.

구분	설명
EDA	데이터를 탐색하고 이해하며 질문을 만들어내는 과정
CDA	이미 세운 가설이 데이터에서 유효한지를 검증하는 과정

🔷 마무리하며

• EDA는 데이터 분석의 시작이자 가장 중요한 기초입니다.
• 데이터를 충분히 탐색하고 이해해야 올바른 분석 방향을 정할 수 있습니다.
• EDA를 통해 오류를 방지하고, 분석의 신뢰도를 높이며, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
• 데이터 분석을 배우신다면 반드시 EDA부터 시작해 보시기를 권합니다.
• 데이터를 탐정처럼 꼼꼼히 살펴보는 습관이야말로 데이터 분석의 실력을 높이는 지름길입니다.