입문자를 위한 데이터 분석 실습 예제 추천

데이터 분석을 처음 공부할 때 가장 중요한 것은 배운 내용을 실제로 적용해보는 것입니다.
하지만 초보자 입장에서는 어떤 데이터를 다뤄야 할지,
어떤 주제를 분석해야 할지 막막할 수 있습니다.

이 글에서는 입문자도 쉽게 따라할 수 있는 데이터 분석 실습 예제와 주제,
그리고 분석 과정에서 유용한 데이터 출처와 도구를 단계별로 안내합니다.
단순한 이론 학습을 넘어서 실습으로 분석 감각을 키우고 싶은 분들께 추천드립니다.

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데이터 분석 실습, 왜 중요한가?

• 이론은 금방 잊히지만 실습은 몸에 남습니다.
• 코드나 함수만 외우는 것보다 데이터 흐름을 직접 다뤄보는 것이 더 효과적입니다.
• 무엇보다도 실습 경험은 포트폴리오로 연결되어 커리어 전환에 큰 자산이 됩니다.

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실습용 데이터는 어디서 구하나?

추천 오픈 데이터 소스

출처특징

공공데이터포털(data.go.kr)	한국 정부/지자체 데이터 (교통, 환경, 건강 등 다양)
Kaggle	전 세계 다양한 주제의 오픈 데이터, 초급~고급
서울열린데이터광장	서울시 행정 데이터, 지역 기반 분석에 유용
Our World in Data	글로벌 이슈(코로나, 경제, 환경 등) 통계 자료
GitHub open datasets	분야별 방대한 오픈 데이터 링크 모음

 

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입문자 추천 실습 예제 5가지

1. 서울시 공공자전거 이용 패턴 분석

목표: 시간대·요일별 자전거 사용량 차이 분석

• 사용 데이터: 서울시 따릉이 이용내역
• 분석 요소: 출·반납 시간, 이용 구간, 요일
• 도전 과제: “가장 많이 사용되는 요일과 시간대는?”, “출근 시간과 퇴근 시간의 패턴 차이는?”

활용 도구:
Python (pandas, matplotlib), Excel, 구글 코랩

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2. 영화 평점 데이터 분석 (Kaggle: The Movies Dataset)

목표: 장르별 평점 차이, 감독별 평균 평점 비교

• 사용 데이터: 영화 제목, 평점, 개봉년도, 감독명 등
• 분석 요소: 평점 평균, 장르 분포, 연도별 변화
• 도전 과제: “2000년 이후 가장 평점이 높았던 장르는?”
• 시각화 팁: 장르별 바차트, 연도별 꺾은선 그래프

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3. 네이버 영화 리뷰 감성 분석 (CSV 형태로 수집)

목표: 긍정·부정 감정 분포 시각화

• 사용 데이터: 네이버 영화 리뷰 데이터셋 (긍·부정 분류 포함)
• 분석 요소: 감성 점수, 단어 빈도수, 워드클라우드
• 도전 과제: “어떤 단어가 긍정 리뷰에 많이 등장하는가?”

활용 도구:
Python + KoNLPy, wordcloud 패키지, 텍스트 전처리

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4. 공공기관 예산/지출 분석

목표: 부처별 예산 구조와 변화 트렌드 시각화

• 사용 데이터: 기획재정부 국가재정DB
• 분석 요소: 부처별 지출액, 연도별 증가율
• 도전 과제: “최근 5년간 지출이 가장 증가한 부처는?”
• 시각화 팁: 부처별 비율 파이차트, 연도별 추이 그래프

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5. 날씨 데이터와 소비 트렌드 연결 분석

목표: 기온 변화가 특정 상품 소비에 어떤 영향을 미치는가?

• 사용 데이터: 기상청 날씨 정보 + 오픈마켓 판매 데이터
• 분석 요소: 온도 변화, 판매량 변화 추이
• 도전 과제: “기온이 올라갈수록 아이스크림 판매가 증가하는가?”

활용 도구:
Python (merge 실습 포함), 엑셀 함수 조합

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실습 결과는 어떻게 정리할까?

분석 결과를 정리하는 기본 구조

1. 분석 주제 정의: 문제 제기, 질문 만들기
2. 데이터 설명: 출처, 변수 구성, 크기
3. 전처리 요약: 결측치 처리, 변수 가공
4. 분석 결과: 시각화 그래프 + 간단한 설명
5. 해석 및 결론: 실무 적용 가능성, 인사이트 도출

TIP: 분석 과정을 블로그, 노션, PDF로 정리하면
포트폴리오, 이력서 활용에도 도움이 됩니다.

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요약: 입문자 실습 예제 추천 정리

실습 주제주요 학습 포인트

자전거 이용 분석	시간대별 데이터 집계, 요일 비교
영화 평점 분석	그룹화, 시각화, 평균 비교
감성 분석	텍스트 전처리, 워드클라우드
예산 분석	숫자 추이 해석, 부서별 비교
날씨-소비 연계	데이터 병합, 변수 간 상관관계

 

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데이터 분석은 실습이 곧 학습입니다.
단 한 건의 프로젝트라도 직접 수행해보면
자료 탐색, 전처리, 분석, 시각화의 전체 흐름을 몸으로 익히게 됩니다.