데이터에 대한 분석에서 기대하거나 원하는 답이 제대로 나오지 않아 속상한 적이 한 두번 있을 것이다.
어떤 목적의 분석을 위해 선택하거나 수집된 데이터는 분석하는 사람에 의해 결정된 것이기 때문에
흔히 말하는 "나쁜 데이터" 같은 것은 없다 단지 "나쁜 분석"이 있을 뿐이다.

여기에 우리가 구하고자 하는 의문에 답을 구하기 위해 분석자 입장에서 분석의 위험을 최소화하는
Tip에 대해 알아보도록 하자.

■ 맨땅에 헤딩을 하지마라

해결하기 위한 사업상 문제점이 제시되면, 보통 즉시 분석모드로 들어가기를 좋아한다.
그렇지만, 많은 사람들의 경험의 결과에 의하면 비용이라는 것 때문에 일단 문제가 발생한다.
문제에 대하여 바라 돌입하기 전에 한발자국 뒤로 물러서서 문제점에 대해 생각을 해보자.
그러고 나서 어떤 유형의 분석을 하려고 하는지 검토를 해보도록 하자.

좀 일반적으로 표현해 보자면, 다음과 같은 3가지 유형의 분석이 있을 수 있다.

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(1) 서술적인 분석 : 무엇이 발생하였는지 살펴보는 분석
    이러한 유형의 분석에는 그래프 분석, 가설검정, 공정능력분석, 관리도 등을 사용한다
(2) 예측적인 분석 : 무엇이 일어날 것인지 예측하는 분석
    이런 유형의 분석에는 회귀분석, 시계열분석, 신뢰성 분석방법들이 사용된다
(3) 처방적인 분석 : 사업상 다음에 무엇을 해야하는지 결정하는 분석
    이와 같은 유형의 분석에는 실험계획법, 최적화방법, 시물레이션 방법들이 사용된다

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우선 여러분이 하고자하는 분석의 유형을 결정하고 나서 존재하고 있는 데이터는 어떤 것들이
있는지 찾기 시작하거나 여러분이 하려고 하는 분석을 완성하기 위한 새로운 데이터를
수집하도록 하면 된다.