이 캠프는 실제 기업에서 수행되는 데이터 분석 프로세스에 맞춰, 데이터 수집, 처리, 탐색, 문제 정의, 해결방향 도출까지 일련의 분석 과제들로 구성되어 있습니다.

여러분은 데이터 수집 및 처리부터 세 가지 분석 접근법(시각화 분석, 머신러닝 분석, 이론·프레임 기반 분석)을 직접 실습하며

단순히 분석 결과를 도출하는 것을 넘어, 그 결과를 바탕으로 문제를 정의하고 전략 방향을 수립하는 과정을 함께 경험하게 됩니다.

이 과정을 통해 기존에 배워왔던 기술과 도구들이 실제 기업 환경에서 어떻게 문제 해결에 활용되고, 데이터가 어떤 방식으로 변화를 만들어내는지 구체적으로 체감할 수 있습니다.

1️⃣ 1차 업무 : 데이터 수집 및 처리 실습

• 데이터 분석의 출발점은 ‘데이터를 수집하고 정제하는 것’입니다.
• 첫 번째 과제에서는 다양한 형태의 데이터를 수집하고, 필요한 형태로 데이터를 가공하는 과정을 실습합니다.
• CSV, API, 공공데이터, 웹 크롤링 등 다양한 데이터 소스를 수집하고, 처리하는 ETL 과정을 경험하게 됩니다. (ETL : Extract 추출, Transform 변환, Load 저장)
• 스케줄링 작업까지 진행하여 자동화된 파이프라인을 구축합니다.

2️⃣ 2차 업무 : 시각화 기반 데이터 분석 실습

• 두 번째 과제에서는 데이터를 시각화 도구(Power BI)를 활용해 탐색합니다.
• 데이터를 표나 차트로 정리하는 것이 아니라, 다양한 탐색을 통해서 패턴, 관계, 이상치 등 숨겨진 인사이트를 시각적으로 발견하는 과정을 실습합니다.
• 이를 통해 데이터에서 현상의 특징과 패턴을 이해하는 시각을 기르고, 이를 바탕으로 문제의 원인을 추론하는 방법을 익힙니다.
• 이 과정을 통해 멘티님들은 데이터 시각화가 단순한 표현이 아니라 사고를 확장하는 분석 도구라는 점을 이해하게 됩니다.

3️⃣ 3차 업무 : 머신러닝 기반 데이터 분석 실습

• 세 번째 과제에서는 머신러닝을 활용해 데이터를 보다 깊이 분석합니다.
• 상관분석, 군집분석, 차원축소 등 기본적 머신러닝 알고리즘을 통해서 데이터의 특징을 찾아내는 분석과정을 경험합니다.
• SHAP, LIME 등 최신 머신러닝 알고리즘을 통한 데이터 특징을 찾아내는 분석을 진행합니다.
• 머신러닝이 모델링이 아닌 분석목적으로 어떻게 활용되는지 이해할 수 있습니다.

4️⃣ 4차 업무 : 이론·프레임 기반 분석 실습

• 마지막 과제에서는 분석 프레임워크를 선정하고 그에 맞춘 체계적인 분석을 실습합니다.
• AARRR, RFM 등 대표적인 분석 이론 및 프레임을 이용해서 분석해보고, 이를 통해서 현상을 체계적으로 이해하고, 문제를 정의하는 법을 실습합니다.