데이터사이언스 기반 데이터 분석 문제 발굴

본 내용은 " 데이터사이언스 _ 데이터분석 문제발굴(개인적, 문헌정보학과) " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.11.07

문서 내 토픽

• 1. 데이터 분석 프로세스

  데이터 분석은 문제 정의, 데이터 수집, 전처리, 분석기법 적용, 결과 도출, 의사소통의 단계를 거친다. 이 중 가장 중요한 것은 문제 정의로, 정확한 문제 이해가 분석 방법 결정과 의사결정 오류 최소화에 필수적이다. 문제를 명확하게 정의하면 데이터 분석의 방향성이 결정되고 효율적인 해결책 도출이 가능해진다.

• 2. 비정규직 고용 동향 분석

  우리나라의 비정규직 규모 추이와 연령계층별 분포를 분석하는 문제다. 청년 계층의 실업난과 비정규직 증가 현상이 전 연령층에 미치는 영향을 파악하기 위해 e-나라지표 사이트의 공공데이터를 활용한다. 비정규직 규모 전체 추이와 연령별 분포 비교를 통해 고용 문제의 심각성을 정량적으로 파악할 수 있다.

• 3. 대학도서관 전자서비스 이용 변화

  코로나19로 인한 대학도서관 전자서비스 이용률 변화를 분석한다. 도서관 출입 제한으로 물리적 이용은 감소했으나, 전자책, 전자자료, DB 이용 등 온라인 서비스 이용 추이를 학술정보통계시스템에서 수집한 데이터로 비교 분석한다. 포스트 코로나 시대 도서관의 발전 방향을 모색하는 데 활용된다.

• 4. 개인 건강 데이터 분석

  손목 및 손가락 통증의 원인을 파악하기 위해 노트북 사용, 마우스 작업, 핸드폰 사용 시간 등을 매일 기록하고 통증 정도를 3점 척도로 측정한다. 엑셀과 앱을 활용한 직접 데이터 수집으로 각 행동과 통증 간의 상관관계를 분석하여 개인 건강 관리에 활용한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 데이터 분석 프로세스

  데이터 분석 프로세스는 현대 조직의 의사결정에 필수적인 요소입니다. 체계적인 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 단계를 거쳐야 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다. 특히 데이터 품질 관리와 편향 제거가 중요하며, 분석 결과의 재현성과 투명성을 확보해야 합니다. 기술 발전으로 자동화된 분석 도구가 증가하고 있지만, 분석가의 비판적 사고와 도메인 지식은 여전히 매우 중요합니다. 조직 내 데이터 문화 구축과 함께 지속적인 교육이 필요하며, 이를 통해 데이터 기반 의사결정 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

• 2. 비정규직 고용 동향 분석

  비정규직 고용 증가는 노동시장의 구조적 변화를 반영하는 중요한 현상입니다. 기업의 비용 절감과 유연성 추구로 비정규직 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 근로자의 고용 불안정성과 소득 격차 심화로 이어지고 있습니다. 비정규직 근로자의 사회보장 확대, 동일노동 동일임금 원칙 강화, 고용 안정성 개선 등이 필요합니다. 동시에 기업의 경쟁력 유지와 근로자 보호 사이의 균형을 맞추는 정책 설계가 중요합니다. 장기적으로는 교육과 재교육 기회 확대를 통해 근로자의 경쟁력을 높이고, 포용적인 노동시장 구조 구축이 필요합니다.

• 3. 대학도서관 전자서비스 이용 변화

  대학도서관의 전자서비스 이용 증가는 디지털 전환 시대의 필연적 결과입니다. 원격 접근 가능한 전자자료, 온라인 데이터베이스, 디지털 학습 공간 등이 학생과 연구자의 학습 효율성을 높이고 있습니다. 특히 팬데믹 이후 비대면 서비스의 중요성이 더욱 강조되었습니다. 다만 전자서비스 확대에도 불구하고 물리적 도서관 공간의 가치는 여전히 중요하며, 협력학습과 창의적 활동을 위한 커뮤니티 허브로서의 역할이 필요합니다. 향후 도서관은 전자서비스와 물리적 공간을 통합한 하이브리드 모델로 진화해야 하며, 사용자 맞춤형 서비스 개발이 필수적입니다.

• 4. 개인 건강 데이터 분석

  개인 건강 데이터 분석은 예방의학과 개인맞춤형 의료의 미래를 열고 있습니다. 웨어러블 기기와 모바일 앱을 통한 실시간 건강 모니터링은 질병 조기 발견과 생활습관 개선에 효과적입니다. 그러나 개인정보 보호와 데이터 보안이 매우 중요한 과제입니다. 건강 데이터의 오용 방지, 동의 기반의 투명한 데이터 관리, 강화된 암호화 기술 도입이 필수적입니다. 또한 데이터 분석 결과의 의료적 신뢰성 검증과 의료진의 전문적 해석이 필요합니다. 개인 건강 데이터 분석이 의료 접근성 향상과 건강 불평등 해소에 기여하려면, 윤리적 기준과 규제 체계의 균형잡힌 발전이 필요합니다.