분류 전체보기
-
[Visualization] 노가다 끝! 클로드3.5로 태블로 대시보드 기획 1분 만에 자동화하기Data Visualization/Visualization 2026. 2. 15. 23:56
Table of ContentsIntroduction 논리적인 대시보드 와이어프레임 설계 데이터 구조에 최적화된 시각화 제안 복잡한 계산식과 성능 최적화 가이드 Reference Introduction 데이터 분석가의 업무 시간 중 가장 많은 비중을 차지하는 것은 의외로 시각화 그 자체보다 대시보드의 구조를 잡는 기획 단계이다. 어떤 지표를 우선순위에 둘지, 어떤 차트가 비즈니스 질문에 적합할지 고민하다 보면 정작 제작 시간은 부족해지기 마련이다. 최근 데이터 분석가들 사이에서 화두인 클로드 3.5를 활용하면, 복잡한 태블로 대시보드 기획 과정을 획기적으로 단축하고 실무 생산성을 극대화할 수 있다. 논리적인 대시보드 와이어프레임 설계 클로드의 고도화된 논리 추론 능력은 사용자 경험을 고려한 대시보드..
-
[Data 이모저모] AI가 분석 다 해주는 시대, 데이터 분석가는 사라질까?Data 이모저모 2026. 2. 11. 22:36
Table of ContentsIntroductionAI 시대, 데이터 분석의 변화2026년 데이터 분석가의 필수 역량 3가지결론: 도구는 바뀌어도 본질은 같다 Introduction최근 ChatGPT를 넘어 Claude 3.5, 에이전틱 AI까지 등장하며 "이제 파이썬 코드 몰라도 AI가 분석 다 해주는데 분석가가 필요할까?"라는 질문이 쏟아지고 있다. 실제로 단순한 데이터 전처리나 기본 시각화 코드는 AI가 더 빠르고 정확하게 짠다. 하지만 역설적으로 진짜 실력 있는 데이터 분석가의 몸값은 더 뛰고 있다. 왜 그럴까? 2026년 데이터 분석가의 필수 역량 3가지 단순히 데이터 분석 도구를 다루는 기술적 숙련도를 넘어, AI와 공존하며 대체 불가능한 가치를 창출하기 위해서는 다음 세 가지 핵심 역량..
-
[Data 이모저모] RPA를 넘어 에이전 시대로: 에이전틱 AI(Agentic AI)란?Data 이모저모 2026. 2. 10. 08:04
Table of ContentsIntroduction에이전틱 AI(Agentic AI)란?RPA vs 에이전틱 AI: 무엇이 다른가?Reference Introduction과거의 기업 업무 자동화가 정해진 규칙에 따라 움직이는 RPA(Robotic Process Automation)에 의존했다면, 2026년 현재는 AI가 스스로 목표를 설정하고 도구를 선택하여 업무를 완수하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 시대로 접어들었다. 단순히 엑셀 데이터를 옮기는 수준을 넘어, "지난달 매출 하락 원인을 분석하고 대응 보고서를 작성해줘"라는 추상적인 명령에 AI가 스스로 SQL 쿼리를 짜고, 시각화 도구를 돌려 결과를 도출하는 단계에 이른 것이다. 이제 자동화는 '도구'를 넘어 '동료'의 개념으로 확장되..
-
2025 시대에듀 유선배 경영정보시각화능력 실기(Tableau) 합격노트Data 이모저모/책 리뷰 2025. 6. 13. 21:45
Table of ContentsIntroduce경영정보시각화능력2025 시대에듀 유선배 경영정보시각화능력 실기(Tableau) 합격노트목차ReferenceIntroduce 기업이 보유하고 있는 수 많은 데이터를 정리하고 분석하여 기업의 의사결정에 활용하는 일련의 과정을 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence; BI)라고 하며, 태블로는 이러한 업무를 수행하는데 중요한 툴로 자리잡고 있다. 빠른 처리속도와 엑셀보다 나은 비주얼, 다른 분석툴보다 쉽고 편리하게 분석을 수행할 수 있다는 특 장접에 비즈니스에서 활용도가 높다. 최근에는 데이터를 정제 및 처리하는 과정을 자동화하는 Tableau Prep의 활용도가 높아지고 있다. 경영정보시각화능력 4차 산업혁명, 디지털 전환 등으로 인해 데이..
-
[퀀트] 퀀트란 무엇인가?Project/퀀트 (with Python) 2025. 3. 8. 12:32
Table of ContentsIntroduction퀀트란?퀀트 투자 모델 종류Reference Introduction 최근 몇 년 사이 AI와 머신러닝 기술의 발달로 인해 퀀트 투자에도 머신러닝을 활용하는 사례가 점점 늘어가고 있다. 특히, NLP를 이용하여 뉴스와 소셜 미디어에 대한 분석을 통해 시장 심리를 예측하거나 딥러닝 기반으로 주가 및 변동성 예측 모델을 고도화하기도 한다. 최근에는 강화 학습 기반의 포트폴리오 최적화 기능까지 도입하면서 퀀트에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 더불어 주식, 경제 등과 같은 정보들을 개인에게 무료로 제공하거나 저렴하게 제공하는 API 서비스들이 등장함에 따라 데이터를 찾기 쉬워졌고 이와 함께 노코드/로우코드 기반의 플랫폼이 늘어남에 따라 데이터 활용이 개인 ..
-
[Python] 파이썬 웹 크롤링 XML 파싱 방법 (xml.etree.ElementTree 예제)Data Analysis/Python 2025. 2. 12. 22:14
Table of ContentsIntroductionMySQL 날짜 함수날짜 함수를 활용한 데이터 조회Reference Introduction 웹 크롤링은 웹사이트에서 자동으로 데이터를 수집하는 작업이다. 웹사이트를 하나하나 클릭하면서 데이터를 수집하는 대신, 코드를 이용해 페이지를 자동으로 요청하고 필요한 정보를 추출하는 방식이다. 웹 크롤링을 할 때는 주로 requests 같은 라이브러리를 사용해서 웹 페이지의 HTML이나 XML 데이터를 가져온다. 다만, 이런 데이터는 바로 활용할 수 없기 때문에 분석 가능한 형태로 파싱을 해야 하는데 xml.etree.ElementTree 라이브러리나 lxml 같은 라이브러리를 사용한다. xml.etree.ElementTree 웹 크롤링 시 requests.ge..
-
[책 리뷰] Streamlit으로 프로젝트 한방에 끝내기 with 파이썬(개정 2판)Data 이모저모/책 리뷰 2025. 2. 7. 17:31
Table of ContentsIntroduceStreamlit의 주요 특장점개정 2판 특징Reference Introduce 파이썬은 데이터 분석, 머신 러닝, 웹 개발, 자동화 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 그 인기는 날로 증가하고 있다. 2024 TIOBE Index에 다르면, 파이썬은 여전히 전 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 자리잡고 있으며, Stack Overflow의 개발자 설문조사에서도 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어이다. 이와 함께, 파이썬을 위한 다양한 라이브러리들은 개발자와 데이터 과학자(데이터 사이언티스트)에게 필수적인 도구로 자리를 잡게 되었다. 그중에서 Streamlit은 데이터 사이언스 프로젝트를 쉽게 웹 어플리케이션으로 변환할 수 있도록 돕는 혁..
-
[Javascript] Chart.js 사용하기프론트엔드/Javascript 2025. 1. 31. 22:50
Table of ContentsIntroductionChart.js란?Chart.js의 차트 표현 종류라인 차트 예시Reference Introduction웹 개발에서 데이터 시각화는 매우 중요한 역할을 한다. 데이터를 효과적으로 시각적으로 표현하면, 사용자가 정보를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있다. 이를 위해 여러 라이브러리와 툴이 존재하는데, 그 중 Chart.js는 매우 직관적이고 사용하기 쉬운 JavaScript 라이브러리로 인기를 끌고 있다. Chart.js는 다양한 종류의 차트를 지원하며, 간단한 코드로 아름다운 시각적 효과를 제공할 수 있다.Chart.js란?Chart.js는 HTML5의 요소를 이용하여 다양한 차트를 그릴 수 있게 해주는 오픈 소스 JavaScript 라이브러리입니다. ..