데이터 분석 프로그램 - 통계 분석 프로그램 종류 및 특징

최근 빅데이터 분석과 AI 등이 차세대 기술로서 주목받고 있다.

데이터 분석을 위한 프로그램은 다양한 종류가 있는데, 프로그램별로 장단점이 크게 나뉘는 경우가 많다.

오늘은 데이터 분석 통계 프로그램의 종류와 장단점, 그리고 어떤 프로그램이 인기가 있는지 알아보고자 한다.

통계 분석 프로그램(데이터 분석 프로그램) 의 종류

통계 데이터 분석을 위한 여러 프로그램들이 있다.

그 중에서 대표적으로 인기 있는 프로그램들은 다음과 같은 종류가 있다.

 

• R: 통계 분석 및 시각화에 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어. 통계학자들 사이에서 널리 사용.
• Python: 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 분석, 머신러닝, 통계 분석 등에 사용되는 범용 프로그래밍 언어. Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn 등의 라이브러리가 있어 데이터 분석에 매우 유용.
• SPSS: 통계 분석 및 데이터 마이닝을 위한 소프트웨어로, 통계 분석에 많이 사용. 사용이 비교적 쉬운 편.
• SAS: 대규모 데이터셋을 처리하고 통계 분석을 수행하는 데 사용하는 통계 소프트웨어.
• Excel: 비교적 간단한 통계 분석을 위해 사용되는 스프레드시트 프로그램이지만, 통계 함수와 기능을 제공하여 일부 분석을 할 수 있다. 회사에서 가장 많이 쓰인다.
• STATA: 통계 및 데이터 분석을 위한 소프트웨어로, 학계와 연구기관에서 널리 사용.
• MATLAB: 공학 및 과학 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어 및 환경으로, 데이터 분석에도 자주 활용.

이 프로그램들은 각자의 장단점과 사용 목적에 따라 선택될 수 있다.

데이터 크기, 분석 방법, 사용자의 선호도 등을 고려하여 적합한 프로그램을 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

통계 분석 프로그램(데이터 분석 프로그램) 의 장단점

R

특징: 오픈 소스이며, 풍부한 패키지와 라이브러리를 제공하여 다양한 통계 분석 및 시각화에 유용. 통계학 및 데이터 과학 분야에서 널리 사용.

장점: 무료이며 커뮤니티가 활발하여 다양한 패키지와 도구가 지속적으로 개발된다. 데이터 시각화와 통계 분석에 우수한 기능을 제공.

단점: 학습 곡선이 다소 가파를 수 있으며, 처음 사용자에게는 다소 복잡할 수 있다.

 

Python

특징: 범용 프로그래밍 언어로 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 분석, 머신러닝, 통계 분석 등에 사용된다. Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn 등의 라이브러리로 유연한 데이터 처리가 가능.

장점: 다양한 분야에서 사용되며, 강력한 커뮤니티와 개발자 지원 기능들이 있다. 다른 분야와의 통합이 용이하며, 학습이 비교적 쉽다. 예제가 많아서 따라하기도 쉽다.

단점: 대용량 데이터 처리에는 속도가 다소 느릴 수 있으며, R에 비해 통계 분석 기능이 조금 더 미흡한 편.

 

SPSS

특징: 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 통계 분석 기능을 제공하는 소프트웨어. 비교적 사용하기 쉽고 통계 분석에 초점을 맞춘 프로그램.

장점: 사용이 간편하며, 통계 분석에 필요한 다양한 기능을 제공.

단점: 상용 소프트웨어로 비용이 발생하며, 대규모 데이터 처리에는 적합하지 않다.

 

SAS

특징: 대규모 데이터셋을 처리하고 통계 분석을 수행하는 데 사용되는 소프트웨어 기업 환경에서 널리 사용.

장점: 대용량 데이터 처리에 강하며, 기업용 솔루션으로 다양한 분야에서 활용.

단점: 비용이 비싸며, 학습 곡선이 다소 가파를 수 있다.

 

Excel

특징: 스프레드시트 기반으로 사용하기 쉽고, 일부 통계 분석 기능을 제공.

장점: 대중적으로 사용되며, 기본적인 통계 분석을 간편하게 수행할 수 있다.

단점: 대규모 데이터 처리에 적합하지 않고, 복잡한 통계 분석에는 한계가 있을 수 있다.

 

STATA

특징: 학계와 연구 분야에서 널리 사용되는 통계 소프트웨어. 다양한 통계 분석 기능을 제공.

장점: 통계 분석에 강하며, 학술적인 연구에 적합.

단점: 상용 소프트웨어로 비용이 발생하며, 다른 언어나 소프트웨어와의 통합이 다소 어려울 수 있다.

 

MATLAB

특징: 공학 및 과학 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어 및 환경으로, 데이터 분석에도 활용.

장점: 수치 계산 및 시뮬레이션에 강점이 있으며, 과학 기술 분야에서 널리 사용.

단점: 상용 소프트웨어로 비용이 발생하며, 통계 분석에 특화된 기능이 부족하다. 

 

 

 

통계 분석 프로그램(데이터 분석 프로그램) 의 사용 순위와 사례

통계 프로그램은 다양한 분야와 목적에 따라 사용됩니다.

가장 많이 사용하는 3개 프로그램에 대해 조금 더 자세히 정리해 보고자 한다.

 

R의 인기 있는 이유

• 풍부한 패키지와 라이브러리
• 커뮤니티와 지원
• 통계 분석에 특화

통계학자들은 R을 많이 사용 한다. 이는 다양한 통계적 테스트와 분석 기능을 제공하며 연산 처리 속도가 빠르기 때문이다.

 

파이썬의 인기 있는 이유

• 범용성
• 커뮤니티와 생태계
• 유연성과 확장성: 파이썬은 다른 프로그래밍 언어와 쉽게 통합되며, 데이터 분석을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공하여 확장성이 뛰어나다.

파이썬은 다양한 라이브러리가 있으며 이 라이브러리를 활용하면 강화 학습/ 딥러닝/ 머신러닝/ AI 개발 등 여러 분야로 확장이 용이해서 주목받고 있다.

 

SPSS의 인기 있는 이유

• 사용자 친화적
• 시각화와 보고서 작성
• 업계 표준: 많은 기업과 연구기관에서 SPSS를 사용하여 데이터 분석 및 통계 분석을 수행

SPSS 는 전통적인 통계 분석 프로그램으로 유료이지만, 매우 편한 인터페이스를 제공해서 많이 사용되는 편이다.

 

각 프로그램들의 특징을 이해하고 필요한 것을 선별해서 공부하도록 하자.