소개
오늘날 비즈니스는 방대한 양의 데이터를 다루고 있으며, 이러한 데이터를 어떻게 활용할 수 있 는지 알아야만 살아남을 수 있습니다. 생산하고 수집한 데이터를 분석할 수 있다면 마케팅 전략, 웹사이트의 사용자 경험 개선, 방문자가 가장 많은 페이지를 확인하고 방문자를 더욱 늘릴 수 있는 방법을 찾는 등 더 나은 결정을 내릴 수 있기 때문에 성공의 좋은 방법입니다.
그렇다면 대규모 데이터 세트에서 분석된 데이터를 검색하려면 어떤 방법을 사용할 수 있을까요? 이러한 유형의 분석은 고객 인사이트와 예측 분석을 얻는 데 어떤 이점을 제공할까요? 그리고 마지막으로, 자동화된 데이터 분석을 시작할 때 예상해야 할 과제와 트렌드는 무엇일까요? 지금 바로 시작해보겠습니다!
자동화된 분석에서 데이터 수집 및 분석 방법
자동화된 분석은 다양한 방법과 방식으로 데이터를 수집할 수 있는 강력한 도구입니다. 각 접근 방식은 정보를 얻는 방법과 목적에 따라 다르므로 각 접근 방식이 프로세스에서 무엇을 활용하고 어떻게 활용할 수 있는지 알아두는 것이 좋습니다.
출처: Clicdata
자동화된 분석에 사용되는 데이터 수집 방법:
- 웹 스크래핑. 웹 페이지에서 데이터를 검색하는 가장 널리 사용되는 방법입니다.
웹 스크래핑은 수동과 자동으로 모두 수행할 수 있지만, 대량의 데이터에 대해 이야기할 때는 자동으로 수행하는 것이 좋습니다. 웹 스크래핑을 하려면 올바른 데이터를 검색할 수 있는 HTML 구조에 대한 기본 지식과 함께 Python 라이브러리 BeautifulSoup과 Scrapy에 대한 이해가 있어야 합니다.
사용 사례: 전자상거래 웹사이트는 웹 스크래핑을 사용하여 경쟁사 웹사이트에서 제품, 가격, 고객 리뷰 등의 정보를 수집할 수 있습니다.
- API. API는 자동화 시스템이 데이터를 요청하고 다른 소프트웨어(서비스)에서 직접 가져올 수 있으므로 웹사이트(외부 서비스, 애플리케이션)에서 정보를 검색하는 데 좋은 옵션이 될 수 있습니다.
API는 고객 상호작용 통계, 트렌드, 피드백 등의 분석 데이터를 검색할 수 있어 소셜 미디어 플랫폼(예: 트위터 API 또는 페이스북 그래프 API)에서 인기 있는 옵션입니다.