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# 데이터 분석이 쉬워지는 비법
- URL: https://www.popit.kr/secret-to-easier-data-analysis/
- Published: 2020-11-16T12:23:43.000Z
- Updated: 2020-11-16T12:23:43.000Z
- Author: 강 명훈
- Tags: #데이터분석, 데이터 분석, 보안, #보안

단순 카운트 변화 추이는 로그의 상태를 정확히 표현하지 못한다. 다양한 상태 정보가 섞여 있는 상태에서 개수의 변화가 어떤 상태를 특정하는지 알기 힘들다는 얘기.

| [![](https://1.bp.blogspot.com/-xEw6FFXhw_g/X3BJPOI1n1I/AAAAAAAAJ8s/7rCe6aPsxIYQk4zGaLY7p9gIrItJBLqXACLcBGAsYHQ/s520/count_time_series.png)](https://1.bp.blogspot.com/-xEw6FFXhw%5Fg/X3BJPOI1n1I/AAAAAAAAJ8s/7rCe6aPsxIYQk4zGaLY7p9gIrItJBLqXACLcBGAsYHQ/s1280/count%5Ftime%5Fseries.png?ref=popit.kr) |
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| **count 추이(12\~25일)**                                                                                                                                                                                                                                                                                   |

그래서 강조하는 게 상태별 고유성 확보를 통한 데이터 해상도 변경 및 [다양한 Metric](https://www.popit.kr/need-for-diverse-metrics/) 활용. 카운트 추이로는 알 수 없었던 19일의 상태 변화가 해상도 및 Metric 변경을 통해 드러난다.

| [![](https://1.bp.blogspot.com/-FprI4V22rRI/X3BNKSH_mYI/AAAAAAAAJ84/cd5FM2r3nmcAIlaMdNLBya8UI5psBiHDwCLcBGAsYHQ/s520/unique_url.png)](https://1.bp.blogspot.com/-FprI4V22rRI/X3BNKSH%5FmYI/AAAAAAAAJ84/cd5FM2r3nmcAIlaMdNLBya8UI5psBiHDwCLcBGAsYHQ/s1208/unique%5Furl.png?ref=popit.kr) |
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| **URL 고유 개수**                                                                                                                                                                                                                                                                           |

| [![](https://1.bp.blogspot.com/-5iaz0qXRYPU/X3BYMH0wrJI/AAAAAAAAJ9E/dM34HOw-V3krjQRdwpz516e1gVuDhY0SwCLcBGAsYHQ/s520/percentile.png)](https://1.bp.blogspot.com/-5iaz0qXRYPU/X3BYMH0wrJI/AAAAAAAAJ9E/dM34HOw-V3krjQRdwpz516e1gVuDhY0SwCLcBGAsYHQ/s1209/percentile.png?ref=popit.kr) |
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| **백분위 90%** **의** **변수 길이**                                                                                                                                                                                                                                                         |

이런 결과를 얻기 위해 데이터를 분류하고, 고유성을 확보하고, 효과적인 지표를 개발하는 데 많은 시간을 투자한다. 그러나 그런 노력을 들이고도 정작 쌓인 데이터를 분석하지 않는다면 모든 노력은 물거품이 되고 만다. 반면 정말 단순하게 로그 개수만 센다 해도 매일, 매 시간, 매 분 데이터의 변화를 궁금해한다면 그 데이터에서 의미를 찾아낼 수 있다.

| [![](https://1.bp.blogspot.com/-0N_79L8FHVw/X3By_OV0aEI/AAAAAAAAJ9Q/Dq9vq_afgS0km9m90SB5NTUp0-8MmwBfQCLcBGAsYHQ/s520/count.png)](https://1.bp.blogspot.com/-0N%5F79L8FHVw/X3By%5FOV0aEI/AAAAAAAAJ9Q/Dq9vq%5FafgS0km9m90SB5NTUp0-8MmwBfQCLcBGAsYHQ/s1280/count.png?ref=popit.kr) |
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| **count 추이(19일)**                                                                                                                                                                                                                                                               |

소 잃고 외양간 고치는 사후 대응을 원치 않는다면, 실시간 대응 근처라도 가고 싶다면, 방법은 꾸준함을 잃지 않는 것이다. 꾸준히 하면 데이터 분석은 쉽다.