# data-analyst

> Python 생태계(Jupyter, Pandas, Scikit-learn)를 활용하여 데이터에서 심층적인 인사이트를 도출하는 전문 분석 워크플로우입니다.

- Author: manigun03
- Repository: lastdays03/claude_skills
- Version: 20260124173725
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- Last Updated: 2026-02-07
- Source: https://github.com/lastdays03/claude_skills
- Web: https://mule.run/skillshub/@@lastdays03/claude_skills~data-analyst:20260124173725

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name: data-analyst
description: Python 생태계(Jupyter, Pandas, Scikit-learn)를 활용하여 데이터에서 심층적인 인사이트를 도출하는 전문 분석 워크플로우입니다.
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# Data Analyst Workflow

Python 생태계(Jupyter, Pandas, Scikit-learn)를 활용하여 데이터에서 심층적인 인사이트를 도출하는 전문 분석 워크플로우입니다. OSEMN 방법론과 `SKILL.md`의 표준을 따릅니다.

## 0단계: 기본 원칙 (Core Principles)

1.  **Explanation First (선 설명 후 코드)**: 코드를 작성하기 전에 무엇을, 왜 분석하는지 Markdown으로 서술합니다.
2.  **Interpretation Mandatory (결과 해석 필수)**: 모든 코드 셀(Code Cell)의 출력 하단에는 반드시 **Markdown 셀**을 추가하여 통계적 수치나 그래프가 의미하는 바를 **한글로** 상세히 해석합니다.
    - *Bad*: 그래프만 덩그러니 있음.
    - *Good*: "히스토그램의 꼬리가 우측으로 긴 것으로 보아(Skewed > 1), 로그 변환이 필요함을 시사합니다."

## 1단계: 분석 환경 및 목표 정의 (Environment & Goal)

1.  **Context Loading**:
    - `this document`를 로드하여 **'Core Principles'**를 확인합니다.
    - **Methodology Screening (방법론 스크리닝)**:
        - `SKILL.md`의 **'Methodology Master List'**를 스캔합니다.
        - 현재 데이터셋의 특성(Type, Shape, Quality)과 분석 목표(Goal)를 대조하여 후보군(Candidates)을 3개 이상 필터링합니다.
        - **[Check]**: 각 후보군 선정 이유를 한 줄로 서술하였는가? (예: "결측치가 많으므로 Random Forest 채택")
2.  **Define Objective**:
    - `resources/plan-template.md`를 사용하여 `docs/plans/ANALYSIS_[주제].md`를 작성합니다.
    - 단순 통계/정확도 외에 **비즈니스 임팩트(KPI)**를 성공 지표로 정의합니다.
3.  **Notebook Setup**:
    - `docs/notebooks/[Topic]_Analysis.ipynb`를 생성하거나 엽니다.
    - **AI Readability**: 모든 통계량(`describe`, `p-value`)과 그래프는 노트북 출력 셀에 남겨두어야 합니다 (No Hiding).

## 3단계: 방법론 스크리닝 (Methodology Screening)
**"The Right Tool for the Job"**

데이터 특성에 맞춰 `SKILL.md`의 **Methodology Master List**에서 최적의 기법을 선정하고 **Plan에 명시**합니다.

*   **Metric Selection**: 비즈니스 목표와 데이터 불균형 여부에 따라 평가지표를 선택합니다. (예: Imbalanced → F1/Recall/PRCURSOR, Regression → MAPE/RMSE)
*   **Preprocessing**: 
    *   **Outliers**: 이상치가 많으면 `RobustScaler` 선택.
    *   **High Cardinality**: 카테고리가 너무 많으면 `Target Encoding` 고려.
    *   **Imbalance**: `SMOTE` 또는 `Class Weights` 적용 여부 결정.
*   **Modeling**: 
    *   **Baseline**: Logistic/Linear Regression, Decision Tree.
    *   **Advanced**: `CatBoost`(Categorical), `XGBoost/LightGBM`(Large Data), `Isolation Forest`(Anomaly) 등 선택.
*   **Validation стратегия**:
    *   **Time Series**: 반드시 `Time Series Split` 사용.
    *   **Imbalanced**: `Stratified K-Fold` 필수.

## 2단계: 데이터 적재 및 품질 검증 (Obtain & Scrub)

Garbage In, Garbage Out을 방지하기 위한 데이터 신뢰성 확보 단계입니다.

1.  **Smart Loading**:
    - **Excel**: 수식(Formula) 보존이 필요하면 `openpyxl`을 사용하고, 계산된 값(Calculated Values)을 **하드코딩(Hardcoding)하지 않도록** 주의합니다.
    - **CSV**: 인코딩(`utf-8`, `cp949`) 및 구분자(Delimiter) 자동 감지 기능을 활용합니다.
2.  **Data Profiling**:
    - 기초 통계량(`describe()`), 결측치(`isnull().sum()`), 데이터 타입(`dtypes`)을 확인합니다.
    - **[Markdown]**: 확인된 결측치 현황과 데이터 타입을 텍스트로 요약합니다.
3.  **Deep Sanity Check**:
    - `SKILL.md`의 **'Logical Failures'** 항목을 참조하여 정밀 점검합니다.
    - **불가능한 값 감지**: 음수 나이(Age < 0), 미래의 날짜(Future Dates) 등 상식 밖의 데이터를 식별합니다.
4.  **Strategic Cleaning**:
    - 결측치 및 이상치 처리 시, 앞서 스크리닝한 **'Imputation Methodology'** (Simple, KNN, Iterative)를 적용합니다.
    - 처리 기준(삭제 vs 대치)과 근거를 명시합니다.

## 3단계: 가설 주도적 탐색 (Hypothesis Driven EDA)

단순한 그래프 나열을 지양하고, 질문(Question) -> 시각화(Viz) -> 발견(Finding)의 흐름을 유지합니다.

1.  **Univariate Analysis**: 개별 변수의 분포, 왜도(Skewness), 첨도(Kurtosis)를 확인합니다.
    - **[Markdown]**: 각 변수의 분포 특성과 이상치 유무를 서술합니다.
2.  **Bivariate Analysis**: 상관관계 행렬(Correlation Matrix), 산점도(Scatter)를 통해 변수 간 관계를 시각화합니다.
    - **[Markdown]**: 변수 간의 선형/비선형 관계를 해석합니다.
3.  **Statistical Validation**:
    - 시각적 발견을 통계적 검정(Normality Test, T-test, ANOVA)으로 검증하여 '우연'이 아님을 증명합니다.
    - **[Markdown]**: p-value를 근거로 귀무가설 기각 여부를 명시합니다.
4.  **Insight Logging**:
    - 분석 중간에 발견된 중요한 사실이 비즈니스 KPI에 미칠 영향을 즉시 기록합니다.

## 4단계: 모델링 및 해석 (Model & Interpret) [Optional]

1.  **Baseline Model**:
    - 가장 간단한 모델(Dummy, Linear)로 성능 하한선(Baseline)을 설정하고 이를 넘어서는지 확인합니다.
2.  **Feature Engineering**:
    - `SKILL.md` 리스트의 기법(Encoding, Scaling, PCA)을 적용합니다.
3. ### 4.3 Advanced Modeling & Tuning
*   **Model Selection**: 선정된 고성능 모델(XGBoost, CatBoost, RF 등)을 학습합니다.
*   **Hyperparameter Tuning**: 단순히 Grid Search를 넘어 `Optuna` 등을 활용해 효율적으로 최적화합니다.
*   **Rigorous Validation**: `Cross Validation` 점수와 `Hold-out Test` 점수의 차이를 확인하여 오버피팅을 감지합니다. (Gap > 5% 시 경고)
    - **Clustering**: K-Means 등을 사용할 경우 `Elbow Method`나 `Silhouette Score`로 최적의 군집 수(K)를 결정합니다.
4.  **Rigorous Validation**:
    - **Stratified K-Fold**를 사용하여 과적합을 방지하고 일반화 성능을 평가합니다.
5.  **Interpretation & Error Analysis**:
    - **Feature Importance**: `SHAP`, `Permutation Importance` 등을 활용해 모델의 판단 근거를 설명합니다.
    - **Error Analysis**: **'Top 10 Worst Errors'** (모델이 가장 크게 틀린 샘플 10개)를 수동으로 검사하여 원인을 파악합니다.
6.  **Reporting**:
    - 기술적 수치(Accuracy, MSE)를 **비즈니스 언어**(예상 수익, 리스크 감소)로 번역하여 보고합니다.


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## Standards & Rules

# Data Analyst Standards (OSEMN)

## Purpose
To transform raw data into actionable business insights using a rigorous, hypothesis-driven approach.

## Core Principles (Core Philosophy)
**"No Hiding"**
**AI Readability**: All statistical outputs (`describe`, `corr`, `p-value`) and graphs must remain in the notebook output. This ensures tools like NotebookLM can contextually understand the analysis.

## Quality Standards (Tier 1 Best Practices)

### 1. Data Integrity (Obtain & Scrub)
**"Garbage In, Garbage Out"**
- [ ] **Data Source Verification**: Check file extension, size, and metadata.
- [ ] **Data Quality Check**:
    - **Missing Values**: Identify mechanism (MCAR, MAR, MNAR) before imputing.
    - **Logical Failures**: Check for impossible values (e.g., age < 0, future dates), Data Leakage, and Overfitting indicators.
    - **Data Types**: Ensure numeric cols are not strings, etc.
- [ ] **File Handling Standards**:
    - **Excel (.xlsx)**: Preserve existing formatting/formulas. Use `openpyxl` for editing, `pandas` for reading. **Zero Hardcoding** of calculated values.
    - **CSV (.csv)**: Detect delimiter automatically (`csv.Sniffer`). Handle encoding errors (utf-8 vs cp949) explicitly.

### 2. Hypothesis Driven EDA (Explore)
**"Ask, Don't just Plot"**
- [ ] **Univariate Analysis**: Distribution of *each* key variable (Histogram/Boxplot). Check for Skewness/Kurtosis.
- [ ] **Bivariate Analysis**: Correlation matrix, Scatter plots for relationships.
- [ ] **Statistical Validation**:
    - **Normality Test**: Shapiro-Wilk or K-S test.
    - **Significance**: T-test/ANOVA for group differences.
- [ ] **Insight Logging**: Record the implication of every finding immediately.

### 3. Rigorous Modeling (Model)
**"Trust but Verify"**
- [ ] **Baseline First**: Compare complex models against a Dummy/Logistic Baseline.
- [ ] **Feature Engineering**: Scale numericals, Encode categoricals, Create interaction terms.
- [ ] **Cross-Validation**: Use Stratified K-Fold to prevent overfitting.
- [ ] **Metric Selection**: Optimize for business KPI (not just Accuracy).
- [ ] **Methodology Screening**: Consult the **Methodology Master List** (below) to select appropriate algorithms.

### 4. Interpretation (Interpret)
**"Why did it predict that?"**
- [ ] **Feature Importance**: SHAP values or Permutation Importance.
- [ ] **Error Analysis**: Manually inspect the "Top 10 Worst Errors".
- [ ] **Actionable Conclusion**: Translate stats into business recommendations.

## Checklist (Quality Gate)
Before finalizing:
- [ ] **Reproducibility**: Can the notebook run from top to bottom without error?
- [ ] **Storytelling**: Does the notebook flow like a narrative?
- [ ] **Visuals**: Are all graphs labeled (Title, Axis, Legend)?

## Appendix: Methodology Master List (Reference)

Scan these tables to select the most appropriate methodology for your data and goal.

### 1. Preprocessing & Data Cleaning
| Methodology              | Usage / Purpose                                     | Data Constraints                                      |
| :----------------------- | :-------------------------------------------------- | :---------------------------------------------------- |
| **Simple Imputation**    | Missing Value Imputation (Simple Replacement)       | Mean/Median (Numeric), Mode (Categorical)             |
| **KNN Imputation**       | Missing Value Imputation (Similarity-based)         | Mainly Numeric, useful when correlations exist        |
| **Iterative Imputation** | Missing Value Imputation (Model-based)              | High variable correlation, assumes MAR                |
| **One-Hot Encoding**     | Categorical to Numeric                              | Nominal data, Low Cardinality                         |
| **Label Encoding**       | Categorical to Numeric                              | Ordinal data                                          |
| **Target Encoding**      | Categorical to Numeric                              | High Cardinality features, Risk of Overfitting        |
| **Standard Scaler**      | Scaling (Standardization)                           | Sensitive to outliers, assumes Gaussian distribution  |
| **MinMax Scaler**        | Scaling (Normalization)                             | Bounded data, distribution agnostic                   |
| **Robust Scaler**        | Scaling (Robust to Outliers)                        | Data with many outliers (Uses Median/IQR)             |
| **SMOTE**                | Oversampling (Imbalanced Data)                      | Synthesize minority class samples (Training set ONLY) |
| **PCA**                  | Dimensionality Reduction, Multicollinearity Removal | Continuous variables, assumes linear relationships    |

### 2. Machine Learning Models
| Methodology             | Type              | Usage / Purpose                            | Constraints / Notes                                        |
| :---------------------- | :---------------- | :----------------------------------------- | :--------------------------------------------------------- |
| **Linear Regression**   | Regression        | Baseline for regression                    | Linear relationship assumption                             |
| **Logistic Regression** | Classification    | Baseline for classification                | Linear separation assumption, large sparse data OK         |
| **SVM / SVR**           | Class/Reg         | High accuracy in high dimensional spaces   | Computationally expensive (O(n^3)), Scale-sensitive        |
| **K-Nearest Neighbors** | Class/Reg         | Instance-based learning, Simple            | Scale-sensitive, Small data                                |
| **Random Forest**       | Ensemble          | Robust Classification/Regression           | Handles Mixed types, Robust to outliers/missing values     |
| **XGBoost / LightGBM**  | Ensemble          | High Performance                           | Large datasets, handles missing values internally          |
| **CatBoost**            | Ensemble          | Best for Categorical Features              | Handles categories automatically, Slower training          |
| **Isolation Forest**    | Anomaly Detection | Outlier/Anomaly Detection                  | High dimensional data, efficiency                          |
| **K-Means**             | Clustering        | Partitioning into K clusters               | Spherical Clusters, Sensitive to outliers, Scale-sensitive |
| **DBSCAN**              | Clustering        | Density-based clustering, Detects Outliers | Arbitrary shapes, Scale-sensitive, finding epsilon is hard |
| **Hierarchical**        | Clustering        | Dendrogram visualization                   | Computationally expensive for large data                   |

### 3. Deep Learning Models
| Methodology     | Usage / Purpose                 | Data Constraints                 |
| :-------------- | :------------------------------ | :------------------------------- |
| **CNN**         | Image/Pattern Recognition       | Grid-like data (Images, etc.)    |
| **RNN / LSTM**  | Sequence/Time-Series Prediction | Sequential data                  |
| **Transformer** | NLP, Complex Pattern Matching   | Long sequences, Large-scale data |

### 4. Validation & Optimization
| Methodology               | Type           | Usage / Purpose                      | Notes                                                 |
| :------------------------ | :------------- | :----------------------------------- | :---------------------------------------------------- |
| **Stratified K-Fold**     | Validation     | Cross Validation (Generalization)    | Essential for Imbalanced Class distribution           |
| **K-Fold CV**             | Validation     | Cross Validation                     | Sufficient data, Balanced classes                     |
| **Time Series Split**     | Validation     | Cross Validation (Temporal)          | No future data leakage (essential for time-series)    |
| **Grid Search**           | Tuning         | Hyperparameter Optimization          | Small search space (Exhaustive)                       |
| **Bayesian Optimization** | Tuning         | Hyperparameter Optimization          | Large search space, High evaluation cost              |
| **Optuna**                | Tuning         | Next-gen Hyperparameter Optimization | Efficient, Define-by-run, Pruning capabilities        |
| **L1 (Lasso)**            | Regularization | Sparse Model, Feature Selection      | When sparse solution is needed                        |
| **L2 (Ridge)**            | Regularization | Prevent Overfitting, Weight Decay    | When high multicollinearity exists                    |
| **ElasticNet**            | Regularization | Combination of L1 and L2             | When both feature selection and regularization needed |

### 5. Interpretation
| Methodology | Usage / Purpose           | Notes                             |
| :---------- | :------------------------ | :-------------------------------- |
| **SHAP**    | Explain Model Predictions | Specialized for Tree-based models |

## Appendix: Evaluation Metrics Guide

Select metrics based on your problem type and business goal.

### Classification Metrics
| Metric        | Focus                    | When to use                                             |
| :------------ | :----------------------- | :------------------------------------------------------ |
| **Accuracy**  | Overall Correctness      | Balanced datasets only. Misleading for imbalanced data. |
| **Precision** | False Positive Reduction | When FP is costly (e.g., Spam Filter).                  |
| **Recall**    | False Negative Reduction | When FN is critical (e.g., Cancer Diagnosis, Fraud).    |
| **F1 Score**  | Balance                  | When you need a balance between Precision and Recall.   |
| **ROC-AUC**   | Ranking Quality          | When you need robust performance across thresholds.     |
| **Log Loss**  | Probability Confidence   | When the predicted probability value itself matters.    |

### Regression Metrics
| Metric       | Focus                     | When to use                                             |
| :----------- | :------------------------ | :------------------------------------------------------ |
| **MSE**      | Large Error Penalty       | When outliers/large errors should be heavily penalized. |
| **RMSE**     | Interpretability          | When you need error in the same unit as the target.     |
| **MAE**      | Robustness                | When you want to be robust against outliers.            |
| **R2 Score** | Explainability            | To see how much variance is explained by the model.     |
| **MAPE**     | Business Interpretability | Error in Percentage (%). Easy for stakeholders.         |

### Clustering Metrics (Unsupervised)
| Metric               | Focus               | When to use                                                                        |
| :------------------- | :------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------- |
| **Silhouette Score** | Cluster Separation  | To measure how similar an object is to its own cluster compared to other clusters. |
| **Davies-Bouldin**   | Cluster Compactness | Lower is better. Good for comparing clustering algorithms.                         |
| **Elbow Method**     | Optimal K           | To find the inflection point (optimal K) in K-Means.                               |