1. 기본부터 시작: 폴더와 파일 네이밍 규칙 정하기
📌 폴더 구조화
프로젝트별, 날짜별로 정리하는 것이 기본이야.
- 예시:
프로젝트명/2024-01-데이터수집/→2024-01-분석결과/ - Tip: 숫자를 앞에 붙여 정렬 우선순위를 명확히 하자.
📌 파일 네이밍 규칙
일관성 있는 파일명은 데이터 관리의 핵심이야.
- 구성:
프로젝트명_날짜_버전_내용- 예:
HR_2024-06-17_v1_리포트.xlsx
- 예:
- Tip: 파일명에 **공백 대신 언더바(_)**를 쓰고, 날짜는 YYYY-MM-DD 형식을 추천해.
2. 데이터 정리 자동화: 작은 습관이 큰 생산성으로
1) 데이터 파이프라인 자동화
- 수집된 데이터를 정리하는 반복 작업은 ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 활용해봐.
- 활용 툴: Apache Airflow, Databricks, 또는 간단하게 Python 스크립트.
- 예시: “매일 9시에 GA4 데이터를 수집해 깔끔하게 CSV로 정리”
2) 스프레드시트 자동화
- Google Sheets에서 App Script를 활용하면 반복적인 데이터 정리를 자동화할 수 있어.
- Excel 매크로(VBA)도 괜찮은 방법이야.
3) 클라우드 데이터 관리
- 데이터를 분산 저장하면 찾기 어려워져.
- 하나의 클라우드 플랫폼(Google Drive, OneDrive 등)에 정리하고 링크로 공유해보자.
3. 데이터 클리닝: 데이터 정리의 꽃 🌸
정리된 데이터는 분석의 출발점이야. 데이터 클리닝 작업을 효율화해보자.
1) 중복 데이터 제거
- Excel:
데이터 → 중복된 항목 제거 - SQL:
SELECT DISTINCT또는ROW_NUMBER()활용 - Python:
pandas.drop_duplicates()
2) 결측치(NaN) 처리
- 결측치를 0으로 채울지, 평균값으로 채울지는 상황에 따라 다르지만 일관된 기준이 필요해.
- Python 예시:
df.fillna(0)
- Python 예시:
3) 이상치 제거
- 시각화를 통해 이상치를 파악하고 처리해보자.
- Boxplot 활용: 데이터의 분포와 이상치를 직관적으로 확인 가능.
4. 버전 관리로 협업을 원활하게
데이터 작업은 혼자만 하는 게 아니야. 팀원들과 협업 시 버전 관리를 잘하면 혼선을 줄일 수 있어.
📌 파일 버전 관리
- 버전을 숫자로 명확히 하고, 수정한 날짜를 함께 표기하자.
- 예:
2024-06-17_v1,2024-06-18_v2_final.
- 예:
📌 GitHub 활용
- SQL 쿼리나 Python 스크립트는 Git을 통해 버전 관리를 하자.
- GitHub에 업로드하고 팀원과 수정 사항을 트래킹하면 오류도 줄일 수 있어.
5. 최종 목표: 누구나 이해할 수 있는 데이터 정리 📊
- 데이터를 문서화해 두자.
- 데이터 사전(데이터 딕셔너리) 작성:컬럼명데이터 타입설명user_idString사용자 고유 IDsession_timeDatetime접속 시간
- 프로젝트 마무리 단계에 데이터 흐름을 간단히 정리해보자.
- 예: “데이터 수집 → 데이터 클리닝 → 분석 → 리포트 작성”
정리하며 📝
데이터 정리는 그 자체가 중요한 생산성 스킬이야. 데이터를 체계적으로 정리하면 반복 작업을 줄이고, 더 많은 시간을 분석과 인사이트 도출에 쓸 수 있어.
이제부터라도 작은 습관부터 시작해보자!
슬기로운 데이터 정리 습관이 곧 성공적인 분석 결과로 이어진다. 🚀
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