Python 02. 데이터 분석 도구 소개

1. Application(MS Excel)

<장점>

· 손쉽게 데이터 분석을 시작할 수 있다.

· GUI(Graphic User Interface)를 이용하여 그래프, 통계자료 등을 직관적으로 볼 수 있다.

· 실제 업무에서 사용하는 유저가 많다.

<단점>

· 대용량 데이터에 취약하다.(100,000rows 이상)

· 엑셀이 제공하지 않는 기능은 사용할 수 없다.

  e.g. 머신러닝, 서버 구성, ···

 

2. Programming with Python(Pandas)

<장점>

· 대용량 데이터도 손쉽게 다룰 수 있다.

· 머신러닝, 서버 배포 등 원하는 기능들과 함께 구현할 수 있다.

<단점>

· 학습의 난이도가 엑셀에 비해 높다.

· GUI 환경이긴 하지만 엑셀만큼 직관적이진 않다.

 

- 올바른 데이터 분석도구의 선택

· 분석 목적을 확실히 하고, 어떤 기능들이 필요한지 리스트업 한다.

· 해당 기능들을 가장 쉽게 사용할 수 있는 도구를 찾는다.

· IaaS(Infrastructure as a Service)들도 하나의 선택이 될 수 있다!