1회차 · CH02
데이터를 분석하는 네 단계
같은 Claude Code를 써도 결과가 갈리는 이유는 코드 실력이 아니라, 이 네 단계를 의식하느냐입니다. 오늘부터 다음 회차까지 이 지도를 계속 씁니다.
1
가설: 무엇을 확인하고 싶은지 한 줄로 정한다.
2
수집: 필요한 데이터를 찾아 확보하고 정리한다.
3
의심: 단위·교란변수·편향을 점검한다.
4
정리: 확인된 것과 추측을 나눠 리포트로 남긴다.
오늘과 다음 회차, 한 장으로 보기
이 네 단계가 그대로 이 과정의 순서입니다. 1회차는 영화 흥행 기록으로 한 바퀴를 보여 드리고, 2회차는 같은 순서를 여러분 주제로 직접 돌립니다.
| 단계 | 1회차 · 온라인(시연) | 2회차 · 오프라인(실습) |
|---|---|---|
| 가설 | CH01 흥행 1위는? · CH02 분석 순서 | CH07 몸풀기 → 내 주제와 가설 |
| 수집 | CH03 여러 소스에서 수집·전처리 | CH08 내 데이터 수집·전처리 |
| 의심 | CH04 탐색적 데이터 분석(EDA) | CH09 EDA·시각화로 인사이트 찾기 |
| 정리 | CH05 분석 자동화·리포트 | CH10 HTML 리포트 · CH11 재사용 파이프라인 |
가설은 처음부터 완벽할 필요 없다
"요즘 영화는 예전보다 흥행이 안 될까?" 정도의 막연한 질문으로 시작해도 됩니다. 수집하고 들여다보는 과정(EDA)이 가설을 다듬어 줍니다.
지난 챕터의 "흥행 1위는?" 질문도 이 네 단계 중 의심 단계의 예시였습니다. 숫자 하나를 그대로 믿지 않고 정의를 되짚는 것이 의심입니다. 이번 회차 나머지 시간은 수집(CH03) → 의심(CH04) → 정리(CH05) 순서로, 이 사이클이 실제로 어떻게 돌아가는지 하나씩 보여드립니다.
"KOBIS 역대 박스오피스 데이터로 뭔가 분석해보고 싶은데, 확인해볼 만한 질문 3개만 제안해줘."
이것만 기억하세요
AI가 코드를 짜주는 건 쉬워졌습니다. 어려운 건 "뭘 의심할지" 판단이고, 그건 여전히 사람 몫입니다.