데이터 분석 프로젝트는 문제를 정의하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 분석하고, 그 결과를 시각화하는 과정이 필요합니다. 처음에는 문제를 정의하기 위해 무엇을 분석하고 싶은지를 고려해야 합니다. 다양한 데이터 소스를 검토하고 분석하기 적합한 데이터를 선택합니다. 그리고 분석을 위해 데이터를 전처리하고 분석 방법론을 적용해 결과를 추출합니다. 마지막으로 추출한 데이터를 시각화하거나 보고서를 작성합니다.

각 단계를 잘 수행하기 위해서는 먼저 문제를 정확하게 정의하고, 데이터를 수집하고, 분석하고, 시각화하는 방법을 이해하고, 데이터 분석 기법을 사용할 수 있는 능력이 필요합니다. 데이터 분석을 수행할 때 다양한 방법론과 기술을 활용하고, 사용할 수 있는 데이터는 최대한 많이 사용하고, 분석 결과는 명확하게 시각화하거나 보고서로 작성하는 것이 좋습니다. 또한 분석한 결과로 도출된 방향에 따라 새로운 프로젝트를 제안하거나 기존 문제를 더 깊게 분석할 수도 있습니다.

프로젝트 진행 경험에서 기업이 요구하고 지원자가 보여줄 수 있는 역량이 무엇인지 잘 파악하고 계신 것 같습니다

하지만 문제를 느끼는 부분 자체가 없다는 말은 잘 이해가 가지 않습니다. 어떤 분석을 해야할지 물으신다면 해드릴 수 있는 말이 없습니다.. 과거 사례가아닌 새로운 프로젝트 주제로 분석하고 싶으시다면, 원하시는 산업군과 직무 관련 데이터의 종류를 끊임없이 찾으려고 노력하시라는 답변을 드릴 수 있겠습니다..

채택 부탁드립니다 ㅎㅎ

우선 어떤분야(제조, 화학, 마케팅)을 선택해야할 지 고민을 하셔야 할 것 같습니다.
해당 분야를 선택했다면 그 이후에는 캐글 혹은 dacon에서 진행하는 대회에 참가해보셔도 좋을것 같아요.

데이터분석을 메인스킬로 사용하기 쉽지 않은 이유가 바로 멘티님의 고민과 동일하다고 생각합니다.
자신만의 분야가 있고 그 일을 하면서 자연스럽게 문제를 인식하게되면 그 문제를 해결하기위한 도구로 데이터분석을 사용하는 것이 자연스러운 문제해결 과정입니다. 하지만 데이터분석 자체를 목적으로 삼게되면 문제를 정의하기가 쉽지 않습니다.
멘티님의 전공 관련된 문제를 발견해보시고, 분석을 해보시기 바랍니다.

안녕하세요 멘티님...!
데이터 분석가 취업이라 함은
어떤 산업군인지? 일단 범위를 좀 좁혀주셔야 할거같은데...
아울러, 실제로 그 프로젝트를 하기위해서는 타당성도고려해야 합니다!
데이터의 수집, 가용성, 접근성, 예산, 시간 등의 제약 조건을 고려하여 프로젝트의 진행 가능성을 평가해야 합니다. 이를 통해 실제로 프로젝트를 완성하고 결과를 도출할 수 있는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

어떤 프로젝트를 하겠다 라고 설정이되면,
그다음으로는 어떻게? 라는 부분으로 다가갈 수 있어요!

문제 정의 및 목표 설정: 프로젝트를 시작하기 전에 명확한 문제 정의와 프로젝트의 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 어떤 문제를 해결하고자 하는지, 어떤 목표를 달성하고자 하는지 명확히 정의하고, 이를 기반으로 프로젝트를 수행해야 합니다. 문제와 목표를 명확히 설정하면 프로젝트의 방향성을 제시하고 결과를 평가하는 데 도움이 됩니다.

다양한 데이터 분석 방법 탐색: 데이터분석에는 다양한 방법과 기술이 있습니다. 프로젝트의 문제와 목표에 따라 적합한 데이터 분석 방법을 탐색하고 선택해야 합니다. 예를 들어, 기술적인 분석 방법 (머신러닝, 통계 등) 뿐만 아니라 시각화, 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 네트워크 분석 등 다양한 분석 방법을 활용하여 프로젝트를 구성할 수 있습니다.

이런 전반적인 부분들을 통해서 결국 Quality, Cost, Development, Timing부분에 관리를 통해 결과를 내는 부분으로 마무리할 수 있지 않을까요!?