안녕하세요, BigQuery Bootcamp 시리즈의 두 번째 포스트에 오신 것을 환영합니다. 이번 포스트에서는 데이터 분석의 핵심 단계인 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화에 대해 심도 있게 다루고, 각 단계에서 BigQuery를 효과적으로 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 또한, 실습 예제로 사용할 실제 CSV 데이터를 제공하여 여러분이 직접 따라할 수 있도록 도와드리겠습니다. 데이터 분석의 주요 단계를 이해하고 이를 BigQuery와 연계하여 실습함으로써, 여러분의 데이터 분석 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.
데이터 분석의 주요 단계 개요
데이터 분석은 일련의 체계적인 단계를 거쳐 데이터를 유의미한 정보로 전환하는 과정입니다. 이 과정은 다음과 같은 네 가지 주요 단계로 구성됩니다:
1.
데이터 수집 (Data Collection)
2.
데이터 정제 (Data Cleaning)
3.
데이터 분석 (Data Analysis)
4.
데이터 시각화 (Data Visualization)
각 단계는 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, 효율적인 데이터 분석을 위해서는 각 단계를 철저히 수행하는 것이 중요합니다.
1. 데이터 수집 (Data Collection)
1.1 데이터 수집의 중요성
데이터 수집은 데이터 분석의 첫 번째 단계로, 올바른 데이터를 확보하는 것이 분석의 성공을 좌우합니다. 데이터의 출처와 품질은 분석 결과의 신뢰성과 직결되므로, 신중한 데이터 수집이 필요합니다.
1.2 데이터 수집 방법
데이터 수집은 다양한 방법을 통해 이루어질 수 있습니다. 주요 데이터 수집 방법은 다음과 같습니다:
•
데이터베이스: 기존에 저장된 관계형 데이터베이스(RDS, MySQL, PostgreSQL 등)에서 데이터를 추출합니다.
•
API: 외부 서비스나 애플리케이션의 API를 통해 실시간 데이터를 수집합니다.
•
로그 파일: 서버 로그, 애플리케이션 로그 등을 분석하여 데이터를 수집합니다.
•
파일 업로드: CSV, JSON 등 다양한 형식의 파일을 업로드하여 데이터를 확보합니다.
1.3 BigQuery에서 데이터 수집하기
BigQuery는 다양한 데이터 소스와의 통합을 지원하여 데이터 수집 과정을 용이하게 합니다. 다음은 BigQuery에서 데이터를 수집하는 주요 방법들입니다:
•
데이터 로드 (Load Data): CSV, JSON, Avro, Parquet 등 다양한 형식의 데이터를 BigQuery 테이블로 로드할 수 있습니다.
•
스트리밍 삽입 (Streaming Insert): 실시간으로 데이터를 BigQuery에 삽입하여 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
•
데이터 복제 (Data Transfer Service): Google 애널리틱스, Google Ads 등 다양한 Google 서비스의 데이터를 자동으로 BigQuery로 전송합니다.
•
외부 데이터 소스 연결 (External Data Sources): Cloud Storage, Google Sheets 등 외부 데이터 소스를 BigQuery와 연결하여 쿼리할 수 있습니다.
실습 예제: CSV 파일을 BigQuery로 로드하기
아래 예제에서는 매출 데이터를 담고 있는 sales_data.csv 파일을 BigQuery에 로드하는 방법을 설명합니다.
예제 CSV 파일: sales_data.csv
sale_id,date,category,product,quantity,unit_price,total_sales
1,2024-01-15,Electronics,Smartphone,10,500,5000
2,2024-01-17,Electronics,Laptop,5,1200,6000
3,2024-01-20,Home Appliances,Vacuum Cleaner,7,150,1050
4,2024-02-05,Furniture,Office Chair,12,85,1020
5,2024-02-10,Furniture,Desk,8,200,1600
6,2024-02-15,Electronics,Tablet,15,300,4500
7,2024-03-01,Home Appliances,Air Conditioner,3,400,1200
8,2024-03-10,Electronics,Smartwatch,20,150,3000
9,2024-03-15,Furniture,Bookshelf,6,120,720
10,2024-04-01,Home Appliances,Microwave,10,100,1000
11,2024-04-05,Electronics,Headphones,25,80,2000
12,2024-04-10,Furniture,Sofa,2,700,1400
13,2024-04-15,Electronics,Camera,4,600,2400
14,2024-05-01,Home Appliances,Refrigerator,2,800,1600
15,2024-05-05,Furniture,Bed Frame,3,500,1500
16,2024-05-10,Electronics,Television,6,400,2400
17,2024-06-01,Home Appliances,Blender,10,50,500
18,2024-06-05,Furniture,Dining Table,4,350,1400
19,2024-06-10,Electronics,Speaker,18,90,1620
20,2024-06-15,Home Appliances,Washer,1,700,700
Plain Text
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CSV 파일 설명
•
sale_id: 판매 고유 번호
•
date: 판매 날짜 (YYYY-MM-DD 형식)
•
category: 제품 카테고리 (예: Electronics, Home Appliances, Furniture)
•
product: 제품명
•
quantity: 판매 수량
•
unit_price: 단가 (USD)
•
total_sales: 총 매출액 (USD) - quantity × unit_price
CSV 파일 생성 방법
1. 텍스트 에디터 사용
1.
위의 데이터를 복사하여 텍스트 에디터(예: 메모장, VS Code, Sublime Text 등)에 붙여넣기 합니다.
2.
파일을 sales_data.csv라는 이름으로 저장합니다.
2. 스프레드시트 소프트웨어 사용
1.
Microsoft Excel, Google Sheets 등 스프레드시트 프로그램을 엽니다.
2.
각 열에 해당하는 헤더와 데이터를 입력합니다.
3.
파일을 CSV 형식으로 내보내기(다운로드) 합니다.
Google Sheets 예제:
1.
Google Sheets에 접속하여 새 스프레드시트를 생성합니다.
2.
각 셀에 위의 데이터를 입력합니다.
3.
상단 메뉴에서 파일 > 다운로드 > 쉼표로 구분된 값 (.csv)을 선택하여 CSV 파일로 저장합니다.
BigQuery에 CSV 데이터 로드하기
이제 생성한 sales_data.csv 파일을 BigQuery에 로드하는 방법을 간단히 설명드리겠습니다.
1. Google Cloud Storage에 CSV 파일 업로드
1.
Google Cloud Console에 로그인합니다.
2.
Cloud Storage로 이동하여 버킷을 생성하거나 기존 버킷을 선택합니다.
3.
파일 업로드 버튼을 클릭하여 sales_data.csv 파일을 업로드합니다.
2. BigQuery에서 데이터 로드
1.
BigQuery로 이동합니다.
2.
좌측 탐색 메뉴에서 데이터셋을 선택하거나 새 데이터셋을 생성합니다.
3.
데이터셋 내에서 테이블 만들기를 클릭합니다.
4.
소스 섹션에서 Google Cloud Storage를 선택하고, 파일 경로에 업로드한 CSV 파일의 경로(gs://your_bucket/sales_data.csv)를 입력합니다.
5.
파일 형식을 CSV로 설정합니다.
6.
대상 섹션에서 프로젝트와 데이터셋을 선택하고, 테이블 이름을 지정합니다 (예: sales_data).
7.
스키마 정의:
•
자동 감지를 활성화하면 BigQuery가 자동으로 스키마를 감지합니다.
•
또는, 수동으로 각 열의 데이터 타입을 정의할 수 있습니다.
sale_id: INTEGER
date: DATE
category: STRING
product: STRING
quantity: INTEGER
unit_price: FLOAT
total_sales: FLOAT
Plain Text
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8.
테이블 생성을 클릭하여 데이터를 로드합니다.
3. 데이터 로드 확인
데이터가 성공적으로 로드되면, BigQuery에서 테이블을 클릭하여 데이터가 제대로 로드되었는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 쿼리를 실행하여 데이터를 조회할 수 있습니다.
SELECT * FROM `your_project.your_dataset.sales_data` LIMIT 10;
SQL
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2. 데이터 정제 (Data Cleaning)
2.1 데이터 정제의 중요성
수집된 데이터는 종종 누락된 값, 중복된 레코드, 오류 등이 포함되어 있습니다. 데이터 정제는 이러한 문제를 해결하여 분석에 적합한 데이터로 변환하는 과정입니다. 정제된 데이터는 정확한 분석과 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
2.2 데이터 정제 주요 작업
데이터 정제 단계에서는 다음과 같은 작업이 수행됩니다:
•
결측치 처리 (Handling Missing Values): 누락된 데이터를 제거하거나 대체합니다.
•
이상치 제거 (Removing Outliers): 비정상적인 값을 식별하고 제거합니다.
•
데이터 형식 변환 (Data Type Conversion): 데이터 타입을 일관성 있게 변환합니다.
•
중복 제거 (Removing Duplicates): 중복된 레코드를 식별하고 제거합니다.
•
데이터 통합 (Data Integration): 여러 소스에서 수집된 데이터를 통합합니다.
2.3 BigQuery에서 데이터 정제하기
BigQuery는 SQL 기반의 강력한 데이터 정제 기능을 제공합니다. 다음은 BigQuery에서 데이터 정제를 수행하는 주요 방법들입니다:
결측치 처리
-- NULL 값을 0으로 대체하기
SELECT
IFNULL(quantity, 0) AS quantity,
IFNULL(unit_price, 0) AS unit_price,
IFNULL(total_sales, 0) AS total_sales
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`;
SQL
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중복 제거
-- 중복 레코드 제거하기
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.cleaned_sales_data` AS
SELECT
DISTINCT *
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`;
SQL
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데이터 형식 변환
-- 문자열을 날짜 형식으로 변환하기
SELECT
sale_id,
PARSE_DATE('%Y-%m-%d', CAST(date AS STRING)) AS date,
category,
product,
quantity,
unit_price,
total_sales
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`;
SQL
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실습 예제: 결측치와 중복 제거하기
아래 예제에서는 sales_data 테이블에서 결측치가 있는 레코드를 제거하고, 중복된 레코드를 제거하여 cleaned_sales_data 테이블을 생성합니다.
-- 결측치가 있는 레코드 제거하기
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.cleaned_sales_data` AS
SELECT
*
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`
WHERE
quantity IS NOT NULL
AND unit_price IS NOT NULL
AND total_sales IS NOT NULL;
-- 중복된 레코드 제거하기
CREATE OR REPLACE TABLE `your_project.your_dataset.cleaned_sales_data` AS
SELECT
DISTINCT *
FROM
`your_project.your_dataset.cleaned_sales_data`;
SQL
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3. 데이터 분석 (Data Analysis)
3.1 데이터 분석의 목적
데이터 분석은 정제된 데이터를 기반으로 패턴을 식별하고, 인사이트를 도출하며, 의사결정을 지원하는 과정입니다. 분석의 목적에 따라 다양한 방법과 기법이 활용될 수 있습니다.
3.2 데이터 분석 기법
데이터 분석에는 여러 가지 기법이 존재하며, 주요 기법은 다음과 같습니다:
•
기술 통계 (Descriptive Statistics): 데이터의 기본 특성을 요약합니다 (평균, 중앙값, 표준편차 등).
•
탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA): 데이터의 패턴과 관계를 시각적으로 탐색합니다.
•
회귀 분석 (Regression Analysis): 변수 간의 관계를 모델링하고 예측합니다.
•
분류 및 군집화 (Classification & Clustering): 데이터를 분류하거나 그룹화합니다.
•
시계열 분석 (Time Series Analysis): 시간에 따른 데이터의 변화를 분석합니다.
3.3 BigQuery에서 데이터 분석하기
BigQuery는 대규모 데이터셋을 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 SQL 기능을 제공합니다. 다음은 BigQuery에서 데이터 분석을 수행하는 주요 방법들입니다:
기술 통계 계산
-- 평균, 중앙값, 표준편차 계산하기
SELECT
AVG(quantity) AS average_quantity,
APPROX_QUANTILES(quantity, 2)[OFFSET(1)] AS median_quantity,
STDDEV(quantity) AS stddev_quantity,
AVG(unit_price) AS average_unit_price,
APPROX_QUANTILES(unit_price, 2)[OFFSET(1)] AS median_unit_price,
STDDEV(unit_price) AS stddev_unit_price,
AVG(total_sales) AS average_total_sales,
APPROX_QUANTILES(total_sales, 2)[OFFSET(1)] AS median_total_sales,
STDDEV(total_sales) AS stddev_total_sales
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`;
SQL
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그룹화 및 집계
-- 카테고리별 합계 및 평균 계산하기
SELECT
category,
SUM(total_sales) AS total_sales,
AVG(total_sales) AS average_sales
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`
GROUP BY
category
ORDER BY
total_sales DESC;
SQL
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조인 (Join)
-- 두 테이블을 조인하여 데이터 통합하기
SELECT
a.sale_id,
a.date,
a.category,
a.product,
a.quantity,
a.unit_price,
a.total_sales,
b.region
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data` AS a
JOIN
`your_project.your_dataset.regions` AS b
ON
a.sale_id = b.sale_id;
SQL
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실습 예제: 카테고리별 매출 분석하기
아래 예제에서는 sales_data 테이블을 활용하여 카테고리별 총 매출과 평균 매출을 계산합니다.
-- 카테고리별 총 매출과 평균 매출 계산하기
SELECT
category,
SUM(total_sales) AS total_sales,
AVG(total_sales) AS average_sales
FROM
`your_project.your_dataset.sales_data`
GROUP BY
category
ORDER BY
total_sales DESC;
SQL
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결과 예시:
category | total_sales | average_sales |
Electronics | 26,920 | 3,365.0 |
Furniture | 7,640 | 1,273.333333 |
Home Appliances | 6,050 | 1,008.333333 |
4. 데이터 시각화 (Data Visualization)
4.1 데이터 시각화의 중요성
데이터 시각화는 분석 결과를 직관적이고 이해하기 쉽게 전달하는 중요한 과정입니다. 시각화를 통해 복잡한 데이터 패턴을 쉽게 파악하고, 의사결정자에게 효과적으로 인사이트를 전달할 수 있습니다.
4.2 데이터 시각화 도구
BigQuery와 연동하여 사용할 수 있는 주요 데이터 시각화 도구는 다음과 같습니다:
•
Google Data Studio: Google의 무료 데이터 시각화 도구로, BigQuery와 쉽게 통합되어 대시보드와 리포트를 작성할 수 있습니다.
•
Tableau: 강력한 데이터 시각화 기능을 제공하는 상용 도구로, BigQuery와의 연동을 지원합니다.
•
Looker: Google Cloud의 데이터 분석 및 시각화 플랫폼으로, BigQuery와 긴밀하게 통합됩니다.
•
Power BI: Microsoft의 데이터 시각화 도구로, BigQuery와의 연결을 통해 다양한 시각화를 생성할 수 있습니다.
4.3 BigQuery와 Google Data Studio 연동하기
Google Data Studio는 BigQuery와의 원활한 연동을 통해 데이터를 시각화하는 데 최적화된 도구입니다. 다음은 BigQuery 데이터를 Google Data Studio로 연동하는 방법입니다:
1.
2.
데이터 소스 추가: '데이터 소스 만들기'를 클릭하고, 'BigQuery'를 선택합니다.
3.
프로젝트 및 데이터셋 선택: 연결할 BigQuery 프로젝트와 데이터셋을 선택합니다.
4.
테이블 선택: 시각화에 사용할 테이블을 선택합니다.
5.
연결 완료: 데이터를 불러와 시각화에 활용할 수 있습니다.
실습 예제: Google Data Studio로 매출 대시보드 만들기
아래 단계에서는 BigQuery에 로드한 sales_data를 활용하여 Google Data Studio에서 매출 대시보드를 만드는 과정을 설명합니다.
1. 데이터 소스 추가
1.
Google Data Studio에서 '데이터 소스 만들기'를 클릭합니다.
2.
BigQuery를 선택하고, 연결할 프로젝트와 데이터셋을 선택한 후 '연결'을 클릭합니다.
3.
테이블 선택 화면에서 sales_data 테이블을 선택하고 '추가'를 클릭합니다.
2. 차트 생성
1.
막대 그래프: 카테고리별 총 매출을 시각화합니다.
•
차원(Dimension): category
•
측정값(Metric): total_sales
2.
파이 차트: 카테고리별 매출 비율을 나타냅니다.
•
차원(Dimension): category
•
측정값(Metric): total_sales
3.
테이블: 각 판매 항목의 상세 정보를 표시합니다.
•
차원(Dimension): date, category, product
•
측정값(Metric): quantity, unit_price, total_sales
3. 필터 적용
1.
특정 카테고리나 기간에 대한 필터를 적용하여 데이터를 세부적으로 분석합니다.
•
예: 카테고리 필터를 추가하여 Electronics, Home Appliances, Furniture 중 하나를 선택할 수 있게 합니다.
•
예: 기간 필터를 추가하여 특정 월이나 분기를 선택할 수 있게 합니다.
4. 대시보드 구성
1.
여러 시각화 요소를 하나의 대시보드에 배치하여 전체적인 매출 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.
2.
레이아웃 조정을 통해 대시보드를 보기 좋게 구성합니다.
결론
데이터 분석의 주요 단계인 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화에 대해 심도 있게 다루어 보았습니다. 이 네 가지 단계는 데이터 분석의 기초를 형성하며, 각 단계에서 BigQuery를 효과적으로 활용함으로써 더욱 정교하고 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 데이터 수집 단계에서는 다양한 소스에서 데이터를 확보하고, 정제 단계를 통해 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환합니다. 분석 단계에서는 SQL을 활용하여 데이터를 탐색하고, 시각화 단계에서는 분석 결과를 직관적으로 전달함으로써 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.
이번 포스트에서 제공한 sales_data.csv 파일을 활용하여 실제 데이터 로드 및 분석을 실습해보세요. 이를 통해 BigQuery의 강력한 기능을 직접 체험하고, 데이터 분석의 전 과정을 이해할 수 있을 것입니다.
다음 포스트에서는 AI와 데이터 분석의 관계 – AI가 데이터 분석에 미치는 영향에 대해 심도 있게 탐구할 예정입니다. AI 기술이 데이터 분석 과정에 어떻게 통합되고, 분석의 효율성과 정확성을 어떻게 향상시키는지 구체적인 사례와 함께 살펴보겠습니다. 많은 관심과 기대 부탁드립니다!
포스트에 대한 질문이나 피드백이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 여러분의 의견을 반영하여 더 유익한 콘텐츠를 제공하겠습니다.
감사합니다!
시리즈
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