기술 또는 기본 분석

마지막 업데이트: 2022년 5월 5일 | 0개 댓글
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Internet of Things (IoT)

IoT란, 인터넷에 연결되어 IoT 애플리케이션이나 네트워크에 연결된 장치, 또는 산업 장비 등의 다른 사물들과 데이터를 공유할 수 있는 수많은 '사물'을 말합니다. 인터넷에 연결된 장치는 내장 센서를 사용하여 데이터를 수집하고, 경우에 따라 그에 맞게 반응합니다. IoT 연결 디바이스와 기계는 업무 및 생활 방식을 개선하는 데 유용합니다. IoT는 난방과 조명을 자동으로 조절하는 스마트 홈기기부터 산업 장비를 모니터링하여 문제를 찾은 후 고장 예방을 위해 자동으로 해결하는 스마트 팩토리에 이르기까지 다양한 분야에 응용되고 있습니다.

사물인터넷의 역사

'IoT'는 MIT의 Auto-ID Center 창립자 중 한 명인 기업가 케빈 애쉬튼(Kevin Ashton)이 창안한 용어입니다. 애쉬튼은 RFID 태그를 통해 객체를 인터넷에 기술 또는 기본 분석 연결하는 방법을 찾아낸 한 연구 팀의 일원이었습니다. 그는 1999년 프레젠테이션에서 'IoT'이라는 용어를 처음 사용했는데, 그때부터 이 용어가 통용되기 시작했습니다.

이 용어 자체는 애쉬튼이 맨 먼저 사용했을지 모르지만 연결된 장치, 특히 연결된 기계라는 개념은 기술 또는 기본 분석 훨씬 오래 전부터 존재했습니다. 가령, 1830년대 후반에 전신이 처음 개발된 이후부터 기계들 간의 소통이 가능해졌습니다. 그 외 무선 음성 전송이나 와이파이 기술, SCADA(감시제어 및 데이터 수집) 소프트웨어가 IoT에 접목되었습니다. 그 후 1982년 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)에서 코카콜라 자판기를 개조하면서 최초의 연결된 스마트 기기가 탄생했습니다. 이 대학교가 오늘날의 인터넷의 선구자격인 로컬 이더넷, 이른바 ARPANET을 사용한 덕분에 학생들은 자판기에 어떤 음료가 들어있고 음료가 차가운 상태인지를 알 수 있었습니다.

오늘날 우리는 사람보다 IoT 연결 디바이스가 더 많이l 존재하는 세상에 살고 있습니다. 이러한 IoT 연결 디바이스와 기계는 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기부터 RFID 재고 추적 칩에 이르기까지 다양합니다. IoT 연결 장치는 IoT에 연결된 네트워크 또는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 통신합니다. IoT가 수집한 데이터에서 실시간으로 도출된 분석 정보가 디지털 트렌스포메이션(digital transformation)을 촉진하고 있습니다. IoT는 건강과 안전, 비즈니스 운영, 산업 성과, 세계 환경 및 인도적 문제에 있어 여러 가지 긍정적인 변화를 약속합니다.

기술 또는 기본 분석

보시고 트레이딩 하실때 실수를 줄이는게 아니고 아예 없도록 하세요.

기술적 분석(TA)에서 발생하는 7가지 흔한 실수들

1. 손실을 줄이지 않음

4. 지나치게 고집스러워 마음을 바꾸지 않음

5. 극단적인 시장 조건을 무시함

6. 기술적 분석은 확률 게임이라는 것을 잊음

7. 맹목적으로 다른 트레이더를 따라감

기술적 분석(TA)은 금융 시장을 분석하는 데 가장 많이 사용되는 방법 중 하나입니다. 기술적 분석은 주식, 외환, 금 또는 암호화폐 등 기본적으로 어떠한 금융 시장에도 적용될 수 있습니다.

기술적 분석의 기본 개념은 비교적 이해하기 쉽지만, 이는 완벽히 정복하기는 어려운 기술입니다. 여러분이 새로운 기술을 배우고 있을 때는 도중에 많은 실수를 저지르는 것이 당연합니다. 트레이딩 또는 투자에 있어서는 특히나 손해를 볼 수 있습니다. 여러분이 조심하지 않거나 실수에서 배우지 못할 경우에는 자금의 상당 부분을 잃게 될 위험이 있습니다. 실수에서 배우는 것은 훌륭한 일이지만, 가능한 한 실수를 하지 않는 것이 더 좋습니다.

이번 아티클에서는 기술적 분석에서 발생하는 가장 흔한 실수들을 소개할 것입니다. 트레이딩이 처음이라면, 기술적 분석 기초에 대해 먼저 읽어보시는 것은 어떨까요? 우리의 아티클 기술적 분석이란 무엇인가요?와 기술적 분석에서 사용되는 5가지 필수 지표를 확인해보시기 바랍니다.

초보자들이 기술적 분석을 사용해 트레이딩을 할 때 가장 많이 하는 실수는 무엇일까요?

원자재 트레이더 에드 세이코타(Ed Seykota)의 말을 인용하며 시작해 보겠습니다.

"좋은 트레이딩의 구성 요소는 다음과 같습니다. (1) 손실을 줄이기 (2) 손실을 줄이기 (3) 손실을 줄이기. 이 세 가지 규칙을 준수할 수 있다면, 기회가 있을 것입니다.”

손실을 줄이는 것은 간단한 단계처럼 보이지만, 그 중요성은 언제나 강조되어야 합니다. 트레이딩이나 투자에 있어서는 언제나 여러분의 자산을 보호하는 것이 최우선 순위가 되어야 합니다.

트레이딩을 시작하는 것은 벅찬 일일 수 있습니다. 다음은 트레이딩을 시작할 때 고려해야 할 믿음직한 접근 방법입니다. 첫째는 버는 것이 아니라 잃지 않는 것입니다. 그렇기 때문에 기술 또는 기본 분석 보다 작은 포지션 크기나 실제 자금에 위험부담이 없는 것으로 시작하는 것이 좋을 수 있습니다. 예를 들어, 바이낸스 선물에는 테스트넷이 존재하며, 테스트넷에서는 힘겹게 모은 자금의 위험부담 없이 여러분의 전략을 시도해볼 수 있습니다. 이렇게 하면 여러분의 자금을 보호할 수 있으며, 지속적으로 좋은 결과를 낼 경우 위험부담을 감수할 수 있습니다.

스탑 로스를 설정하는 것은 간단하고 합리적인 행동입니다. 여러분의 거래에는 무효화 지점이 존재해야 합니다. 이는 “이를 악물고” 여러분의 트레이딩 아이디어가 잘못되었음을 받아들이는 기술 또는 기본 분석 지점입니다. 트레이딩에 이러한 사고방식을 적용하지 않을 경우, 장기간 좋은 성과를 낼 수 없을 것입니다. 한 번의 나쁜 거래가 여러분의 포트폴리오에 무척 큰 피해를 줄 수 있으며, 결국 가격이 떨어지는 코인을 보유하며 시장이 회복되길 바라게 될 수도 있습니다.

여러분이 활동적인 트레이더일 때, 언제나 거래 중이어야 한다고 생각하는 것은 흔한 실수 중 하나입니다. 트레이딩에는 많은 분석과 더불어 참을성 있게 앉아 기다리는 과정이 포함됩니다! 일부 트레이딩 전략에서는 트레이딩에 진입할 믿을만한 신호를 얻게 되기까지 오랜 시간을 기다려야 할 수도 있습니다. 일부 트레이더는 연간 세 번 미만으로 트레이딩에 진입하고도 뛰어난 수익을 올릴 수도 있습니다.

일간 트레이딩의 선구자 중 한 명인 제시 리버모어(Jess Livermore)의 다음 인용구를 확인해보시기 바랍니다.

“돈은 트레이딩이 아닌 기다림을 통해 버는 것이다.”

트레이딩을 위한 트레이딩 진입을 지양해야 합니다. 언제나 거래 중이지 않아도 됩니다. 실제로 일부 시장 조건에서는 아무것도 하지 않고 기회가 올 때까지 기다리는 것이 유리합니다. 이러한 방식으로 여러분의 자금을 보존하고 좋은 트레이딩 기회가 다시 나타나면 이를 효율적으로 사용할 준비를 할 수 있습니다. 기회는 언제나 다시 돌아온다는 점을 명심할 필요가 있으며, 여러분은 그저 이를 기다려야만 합니다.

이와 유사한 트레이딩 실수는 작은 타임 프레임을 지나치게 강조하는 것입니다. 보통 더 큰 타임 프레임상에서 이뤄진 분석이 더 작은 타임 프레임상에서 이뤄진 분석보다 신뢰할 수 있습니다. 보통 작은 타임 프레임은 상당한 시장 잡음을 생산할 것이며, 더욱 빈번히 트레이딩에 참여하도록 부추길 것입니다. 성공적인 스캘퍼나 단기 수익을 올리는 트레이더들이 많이 있지만, 작은 타임 프레임에서의 트레이딩은 보통 위험 대비 수익 비율이 좋지 않습니다. 이는 위험한 트레이딩 전략이기 때문에, 초보자들에게는 분명 추천하지 않습니다.

큰 손해를 본 트레이더들이 즉시 되돌아가는 일은 꽤나 흔한 일입니다. 우리는 이를 보복 트레이딩(revenge trading)이라 합니다.여러분이 기술적 분석가가 되고 싶은지, 일간 트레이더 또는 스윙 트레이더가 되고 싶은지에 관계없이 감정적 결정을 피하는 것은 필수적입니다.

일이 잘 진행되거나 작은 실수를 했을 경우에는 침착함을 유지하기가 쉽습니다. 그러나 일이 완전히 잘못됐을 경우에도 침착함을 유지할 수 있나요? 다른 모두가 극심한 공포에 질린 경우에도 여러분의 트레이딩 계획을 고수할 수 있나요?

기술적 분석의 "분석"이라는 단어에 주목해 보겠습니다. 이는 당연히 시장에 대한 분석적 접근을 의미하고 있습니다. 그렇죠? 그렇다면 왜 이러한 체계에서 성급하고 감정적인 결정을 내리려 하시나요? 최고의 트레이더가 되고 싶다면, 가장 큰 실수를 저지른 다음에도 침착함을 유지할 수 있어야 합니다. 감정적인 결정을 피하고, 논리적이고 분석적인 태도를 유지하는 데 집중하시기 바랍니다.

커다란 손실을 경험한 직후의 트레이딩은 더 큰 손실로 이어지는 경향이 있습니다. 따라서 일부 트레이더는 큰 손실 이후에는 일정 기간 동안 전혀 거래를 하지 않기도 합니다. 이런 식으로 이들은 새롭게 시작할 수 있으며, 맑은 정신으로 트레이딩에 복귀할 수 있습니다.

4. 지나치게 고집스러워 마음을 바꾸지 않음

성공적인 트레이더가 되고 싶다면, 마음을 바꾸는 걸 두려워하지 마시기 바랍니다. 상당히 많이 기술 또는 기본 분석 말입니다. 시장 조건은 정말로 빠르게 변할 수 있으며, 한 가지만은 확실합니다. 시장 조건은 계속해서 변화한다는 것입니다. 트레이더로서 여러분의 일은 이러한 변화를 인식하고 이에 적응하는 것입니다. 특정 시장 환경에서 정말로 잘 작동하는 하나의 전략이 다른 시장 환경에서는 전혀 작동하지 않을 수도 있습니다.

전설적인 트레이더 폴 투도 존스(Paul Tudor Jones)가 자신의 포지션에 대해 무엇이라 말했는지 읽어보겠습니다.

“나는 매일 나의 모든 포지션이 잘못됐다고 가정한다.”

여러분의 논거들의 다른 측면을 통해 내재적인 약점을 보려고 하는 것이 좋습니다. 이를 통해 여러분의 투자 논거(그리고 결정)는 보다 종합적이게 될 수 있습니다.

이는 또한 인지 편향이라는 또 다른 요점을 제시합니다. 편향은 여러분의 의사 결정에 큰 영향을 미치며, 판단력을 흐리게 하고, 여러분이 고려할 수 있는 가능성의 범위를 제한할 수 있습니다. 여러분의 트레이딩 계획에 영향을 줄 수 있는 인지 편향을 최소한 이해는 하고 있어야, 이에 따른 결과를 보다 효과적으로 완화할 수 있습니다.

5. 극단적인 시장 조건을 무시함

기술적 분석 예측의 질적 신뢰도가 떨어지는 경우가 있습니다. 이는 블랙 스완 사건이 발생하거나 감정과 군중 심리에 의해 좌지우지되는 다른 유형의 극단적인 시장 조건의 경우일 수 있습니다. 시장은 최종적으로 수요와 공급을 따라 움직이며, 한쪽으로 지나치게 치우쳐 있을 때가 있을 수 있습니다.

모멘텀 지표인 상대적 강도 지수(RSI)의 예를 들어보겠습니다. 일반적으로 해당 값이 30 미만일 경우 차트상의 자산은 과매도 된 것으로 간주될 수 있습니다. RSI가 30 미만일 경우 이는 즉각적인 거래 신호를 의미하는 것일까요? 절대 아닙니다! 이는 그저 현재 시장의 모멘텀이 매도자 측에 의해 결정된다는 것을 의미합니다. 즉, 이는 단지 매도자가 매수자보다 강력하다는 것을 나타내는 것입니다.

RSI는 비정상적인 시장 조건 속에서 극단적인 수준에 도달할 수 있습니다. 이는 심지어 가능한 가장 낮은 값(0)에 가까운 한 자릿수까지 떨어질 수도 있습니다. 또한 이러한 극단적인 과매도 값은 반전이 임박했음을 의미하지 않을 수도 있습니다.

극단적인 값에 도달한 기술적 도구에 기반해 맹목적인 의사 결정을 내리면 상당한 자금 손해를 볼 수도 있습니다. 이는 특별히 가격 행동을 읽어내기가 유난히 어려운 블랙 스완 사건이 발생하는 동안에 그렇습니다. 이러한 일이 벌어지는 시간 동안에는 시장은 한 방향 또는 다른 방향으로 계속 갈 수 있으며, 어떠한 기술적 분석 도구도 이를 막을 수 없을 것입니다. 그렇기 때문에 하나의 도구에 의존하지 않고, 언제나 다른 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

6. 기술적 분석은 확률 게임이라는 것을 잊음

기술적 분석에 절대적인 것이란 없습니다. 기술적 분석은 확률을 다룹니다. 이는 여러분의 전략이 어떠한 기술적 접근에 바탕을 두고 있든 간에, 여러분의 예상대로 시장이 행동할 것이라는 보장이 절대 없다는 것입니다. 어쩌면 여러분의 분석은 시장이 위 또는 아래로 움직일 수 있는 높은 확률을 제시할 수 있지만, 그것은 여전히 확실한 것은 아닙니다.

여러분은 여러분의 트레이딩 전략을 설정할 때 이를 고려할 필요가 있습니다. 얼마나 경험이 있든지 간에 시장이 여러분의 분석을 따를 것이라고 생각하는 것은 결코 좋은 생각이 아닙니다. 만약 그렇게 생각한다면, 규모가 커지고 하나의 결과에 지나치게 크게 베팅하기 쉬우며, 커다란 경제적 손실을 입게 될 위험이 있습니다.

7. 맹목적으로 다른 트레이더를 따라감

어떤 기술을 정복하고자 한다면, 여러분의 기술 또는 기본 분석 기술을 계속해서 개선해가는 것이 필수적입니다. 이는 특별히 금융 시장 트레이딩에 있어서 사실입니다. 실제로 변화하는 시장 조건은 이를 불가피하게 만듭니다. 이를 배우는 가장 좋은 방법 중 하나는 숙련된 기술적 분석가와 트레이더를 따라가는 것입니다.

그러나 여러분이 지속적으로 좋은 성과를 내고 싶다면, 여러분만의 강점을 찾고 이를 기반으로 삼아야 합니다. 우리는 이를 여러분의 에지(edge)라고 부를 수 있으며, 이는 한 명의 트레이더로서 다른 이들과 여러분을 차별화하는 것입니다.

여러분이 성공적인 트레이더와의 인터뷰를 많이 읽는다면, 이들이 분명 상당히 다른 전략들을 갖고 있다는 것을 알아차리실 것입니다. 실제로 어느 트레이더에게 완벽히 작동하는 한 전략은 다른 이에게는 전혀 실현될 수 없는 것일 수 있습니다. 시장에서 이익을 얻는 방법은 셀 수 없이 많습니다. 여러분은 그저 여러분의 성격과 트레이딩 스타일에 가장 잘 맞는 것을 찾아야 합니다.

누군가의 분석에 기초해 트레이딩에 진입하는 것이 몇 번은 맞아떨어질 수도 있습니다. 그러나 여러분이 근본적인 맥락을 이해하지 못하고 다른 트레이더들을 맹목적으로 따른다면, 이는 분명 장기적으로는 맞아떨어지지 않을 것입니다. 물론 이는 다른 이들을 팔로우하거나 다른 이들로부터 배우지 말아야 한다는 의미는 아닙니다. 중요한 것은 여러분이 트레이딩 아이디어에 동의하는지와 그것이 여러분의 트레이딩 시스템에 적합한지입니다. 다른 트레이더가 경험이 많고 명성이 있다 하더라도, 그들을 맹목적으로 따라가서는 안 됩니다.

우리는 기술적 분석을 사용할 때 피해야 할 가장 기본적인 원칙들에 대해 살펴봤습니다. 트레이딩은 쉽지 않으며, 보통 장기적인 태도로 접근하는 것이 보다 실현 가능성이 높다는 것을 기억하시기 바랍니다.

트레이딩에서 지속적으로 좋은 성과를 내는 것은 시간이 걸리는 과정입니다. 여러분의 트레이딩 전략을 다듬고 자신만의 트레이딩 아이디어를 공식화하는 방법을 배우는 데는 많은 연습이 필요합니다. 이를 통해 여러분은 여러분의 강점을 발견할 수 있고, 약점을 파악할 수 있으며, 여러분의 투자와 트레이딩 결정을 통제할 수 있습니다.

기술 또는 기본 분석

이 법은 자격에 관한 기본적인 사항을 정함으로써 자격제도의 관리·운영을 체계화하고 평생직업능력 개발을 촉진하여 국민의 사회경제적 지위를 높이고 능력중심사회의 구현에 이바지함을 목적으로 한다.

자격기본법 제19조(민간자격의 공인)

① 주무부장관은 민간자격에 대한 신뢰를 확보하고 사회적 통용성을 높이기 위하여 심의회의 심의를 거쳐 법인이 관리하는 민간자격을 공인할 수 있다.

자격기본법 제30조(자격취득자에 대한 우대)

① 국가 및 지방자치단체는 국가자격 및 공인자격의 직무 분야에 관한 영업의 허가·인가·등록 또는 면허를 하거나 이익을 부여하는 경우에는 다른 법령에 어긋나지 아니하는 범위 안에서 그 직무 분야의 국가자격 또는 공인자격을 취득한 자를 우대할 수 있다.

②사업주는 근로자의 채용·승진·전보, 그 밖에 인사상의 조치를 하는 경우 해당 분야의 국가자격 또는 공인자격을 취득한 자를 우대할 수 있다.

데이터분석 전문가 정의

데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.

데이터분석 자격검정의 필요성

오늘날 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출 등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력으로 급부상하고 있다.

특히, 과학적 의사 결정의 토대가 되는 데이터분석은 기업과 국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 각광을 받고 있다. 기업체들은 자사의 경영 전략에 데이터분석을 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 데이터분석을 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적‧경제적 효과가 발생할 것으로 예상된다. 이러한 데이터분석의 가능성을 실현하기 위해서는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 우수한 역량을 갖춘 데이터분석 전문가의 확보가 필수적이다.

미국과 유럽을 비롯한 세계 기술 또는 기본 분석 각국은 데이터분석 시장 선점을 위해 데이터분석 전문가 확보와 양성에 집중하고 있는 실정이다. 반면, 국내 상황은 데이터 전문가 인력양성 체계 미흡 등으로 데이터 관련 신규 비즈니스의 고부가가치 창출 등 연계 효과 저하가 우려되며, 사회 전반의 데이터 활용에 필수적인 데이터분석 능력을 객관적으로 검증, 공공․민간 분야의 실무형 데이터분석 전문가 양성이 필요한 시점이다.

이에 한국데이터산업진흥원은 전문인력의 실질적 수요자인 사업주를 대변하여 데이터분석 전문가 자격검정을 실시하고자 한다. 이를 통해 산업 현장에 부응하는 민간자격을 부여하고, 자격취득자에게 직무 수행에 대한 자신감 고취와 함께 보다 나은 직무 수행 기회 제공 및 사회적 지위의 향상은 물론 기업의 국제 경쟁력 제고에도 기여할 것이다.

데이터분석 전문가의 직무

  • 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터분석과제 정의, 분석로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다.
  • 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무담당자와 합의 하는 요건정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.
  • 다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.

과목 및 내용

데이터분석 전문가 자격검정 시험의 과목은 총 5과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화를 수행하는 능력을 검정한다.

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[기본연구 1994-08] 산업별 기술혁신패턴의 비교분석

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견고한 분석 - (5) 분석 기술을 연마하는 법

사람은 누구나 특정 분야에서 두각을 나타낼 수 있는 자기만의 능력을 타고난다고 합니다. 하지만 이런 능력도 연습 없이는 어떤 기술도 습득할 기술 또는 기본 분석 수 없습니다. 데이터 분석 기술도 이와 같다고 할 수 있습니다. 좋은 데이터 분석 습관을 들이려면 먼저 분석 실력을 향상시키겠다는 목적 의식을 분명히 하고 연습하는 것이 중요합니다. 생각없이 습관에만 따라서는 목적을 이룰 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 수많은 데이터 분석가들이 목표에 한걸음씩 다가가고 있는지 확신하지 못한 채 이 과제 저 과제에 끌려 다닙니다.

더 나은 데이터 분석 능력을 갖추려면 먼저 풀어야 할 분석 과제를 인식하고 과제의 문제가 무엇인지 데이터 분석을 통해 개선할 수 있는 것이 무엇인지 하는 것들을 분명히 정의하는 습관을 들여야 합니다. 가치 있는 사고는 문제 정의, 현재의 방식에 대한 의심 그리고 깊은 고민에서 비롯되기 때문입니다.

나쁜 습관을 가진 분석가는 문제를 제대로 보지도 않고 분석을 시작합니다. 그러다 마침내 문제에 맞닥뜨리면 그게 어떤 문제인지, 어떻게 답해야 하는지 알 수가 없습니다. 반면 생각하는 습관을 들인 사람은 문제를 이해하고 데이터 분석의 목적을 분명히 하여 그것을 꼼꼼하고 정확하게 해결하는 방법을 이미 알고 있습니다. 분석을 시작하기 전에 벌써 조사하고 검토해 보았을 것이기 때문입니다. 따라서 이러한 분석가는 어디서 와서 어디로 가는지도 모른 체 과제에서 떠돌아 다니는 일이 없습니다.

많은 데이터 분석 기술을 한꺼번에 몸에 익힐 수 있을 거라 기대해서는 안됩니다. 쉬운 방법부터 시작하여 어려운 기술들을 익혀 가는 것이 좋겠습니다. 그러나 무엇보다 먼저 데이터 분석에도 나쁜 습관이 있다는 것을 아는 것이 필요하겠습니다. 초보 분석가들은 아직 분석이 습관으로 붙어 있는게 아니니 나쁜 습관이 들지 않도록 처음부터 유념하는 것이 좋겠습니다. 그리고 경험이 있는 분석가들은 본인에게 있는 나쁜 습관을 한 두개씩 좋은 습관으로 서서히 바꿔가도록 노력하는 것이 현명합니다. 이 모든 것이 완전히 몸에 익을 때까지 끊임없이 반복해야 합니다.

분석 능력은 협력을 통해 얻을 수 있습니다. 분석 리더에게 건설적인 비판을 받아 본 적이 있습니까 분석가에게는 여전히 많은 것이 새롭고 낯설지만 분석 리더는 다년간 경험을 통해 풍부한 지식을 가지고 있습니다. 예컨데, 문제를 해결 하려할 때 거쳐야 하는 기본적인 과정, 표와 그래프를 읽는 방법, 과제의 핵심 질문이 무엇인지 등을 잘 정리해 낼 수 있습니다. 다른 사람의 경험으로부터 무언가를 배우기를 주저해서는 안됩니다. 다른 분석가에게도 많은 것을 배울 수 있습니다. 왜 어떤 분석가는 더 좋은 결과를 내는가 뛰어난 분석가의 명료하고 정연한 분석 자료와 비교했을 때, 내 과제 보고서는 어떤 점이 부족한가 등과 같은 질문에 대해 계속 답을 찾아 나가야 합니다.

뛰어난 데이터 분석가가 작업하는 과정을 살펴보면 좋은 분석 결과를 얻기 위해서는 어떻게해야 하는지에 대한 실마리를 얻을 수 있을 것입니다. 누구나 자기가 가장 좋아하는 운동이나 취미 생활을 할 때와 같이 데이터 분석 능력 또한 향상 시킬 수 있습니다.

기본 분석법의 응용

모든 데이터 분석 기술은 다음의 세가지 기본적인 기술에서 나옵니다. 그 기술이란 특별한 것이 아닙니다.

(1) 필요한 내용 찾기
(2) 찾은 내용 기억하기
(3) 적절히 활용하기

입니다. 책을 읽는 방법과 비슷하다고 할 수 있습니다. 데이터 분석이란 데이터를 읽는 기술이라고 할 수 있기 때문에 책을 읽는 방법과 비슷한 기술이 필요합니다. 이 기술을 응용한 분석법 사이에는 근본적으로 큰 차이가 없습니다. 이 세가지가 모든 데이터 분석 기술의 가장 중요한 구성 요소라는 것을 명심하고 각자에게 맞게 이용하도록 합니다.

이 세가지 데이터 분석의 기본 기술에 바탕을 둔 데이터 분석 절차는 다음과 같이 4 단계로 간단하게 정리해 볼 수 있습니다.

(1) 수집된 데이터에 대해 사전 조사 하기 : 데이터 양, 데이터 항목들의 형식, 수집 주기, 수집 목적 등 ? 필요한 내용을 찾기 위한 분석 재료 찾기
(2) 탐색적 자료분석 결과의 요점을 이해한 후, 목표변수(Y)를 기준으로 각 설명변수(x)들에 대해 가설 등을 질문의 형태로 재구성하기 ? 필요한 내용 찾기
(3) 분석한 내용을 재빨리 훑어보면서 그 의미나 내용을 즉시 떠올릴 수 없는 규칙 등이 있으면 확실히 기억해 두기 ? 찾은 내용 기억하기
(4) 분석한 내용을 간략하고 논리적으로 요약하기 ? 적절히 활용하기

데이터 분석은 분석 내용을 요약하여 발표하는 과정을 통해서도 많은 걸 배울 수 있습니다. 발표 자료를 작성하다 보면 아래에 제시된 논리적 요소들로 머릿 속에 그림을 그릴 것입니다.

(1) 분석 과제가 포괄하는 내용은 어디서부터 어디까지 인가
(2) 어떤 순서 또는 단계를 밟아 과제 분석을 수행하였는가
(3) 핵심 내용은 무엇인가 즉, 데이터 분석의 궁극적인 목적은 무엇인가
(4) 과제가 전하려는 내용이나 의미는 무엇인가

분석해야 할 데이터를 빠르게 훑어보는 방법인 탐색적 자료분석을 끝내고 나면 “여기서 무엇을 배워야 하는가” “데이터가 말하려는 것이 무엇인가” 라는 질문들이 먼저 머리에 떠오를 것입니다. 보통 이런 질문들을 떠올리고 답을 유추 해보는 이 간단하고도 중대한 과정을 생략하고 출발하기 때문에 분석에 임할 자세를 갖추는데 실패합니다.

‘분석 기술’의 첫번? 공식은 분석을 시작하기 전에 먼저 질문을 던지는 것입니다. 탐색적 자료분석이나 유도변수 만들기 등은 질문을 찾는데 있어 좋은 출발이 될 수 있습니다. 이 과정에서 얻은 키워드들을 이용하여 적합한 질문을 만들어 나가는 것입니다. 키워드들을 이용하여 분석 가설을 구성한 다음 분석의 방향을 잡아 나가고, 데이터 분석을 통해 가설들에 대한 답을 찾는 것입니다. 좋은 질문이 알맞은 대답의 출발점이라는 것은 잘 알려진 사실입니다. 질문을 만들고 그 질문에 대한 답을 찾아 가는 과정이 데이터 분석 과정이며 그 과정에서 ‘분석 기술’을 분석 방법론만으로 생각하는 것은 첫 단추를 잘못 끼우는 것과 같습니다.

데이터 분석의 성공은 흥미에서 시작된다.

분석 결과는 절대 수동적이거나 기계적으로 전달되어서는 안됩니다. 그렇게 전달된 내용은 쓸모 없는 정보일 뿐입니다. 정보는 이해라는 능동적인 과정을 통해 분석가와 분석 의뢰자의 일 자체를 혁신 시켜야 합니다. 분석가에게는 즐겁게 분석할 책임이 있습니다. 누구도 대신 흥미를 느껴줄 수 없으며 스스로 노력하지 않는 한 분석을 더 재미있게 만들어 줄 수 도 없습니다. 분석에 흥미를 느껴야 한다는 기본 의무를 충실히 수행하는 것은 데이터 분석에서 성공하기 위한 필수요건 입니다. 예술가란 가능한 최선의 방식을 택해 할 수 있는 한 완벽하게 그 일을 해내는 사람들입니다. 따라서 제대로 분석하기를 원하는 사람이라면 예술가와 같은 자세로 분석을 추구해야 합니다. 분석 과정에서는 일견 재미없을 것 같은 분석을 수없이 시도해야 합니다. 흥미는 의지와 노력의 결과입니다.


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