B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

데이터 분석을 공부하면서도 수집에 대한 고민은 뒷전으로 미뤄두는 경우가 많다.

하지만 실무 현장에서는 이 ‘수집’이 분석 성패를 좌우한다.

분석 목적에 맞는 데이터를 ‘어디서’, ‘어떻게’, ‘합법적으로’ 확보하느냐는

그 자체로 전략이며 기술이다.

 

이번 글에서는 분석가가 데이터를 얻을 수 있는 실제 출처 목록과 수집 방식,

그리고 수집 시 반드시 고려해야 할 핵심 사항들을 실전 예제와 함께 다룬다.

 

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데이터 수집의 기본: 단순한 다운로드가 아닌 ‘설계’다

 

수집은 단순히 CSV 파일을 다운로드하는 행위로 끝나지 않는다.

‘왜 이 데이터를, 이 방식으로 가져왔는가?’에 대한 명확한 기준과 목적이 있어야 한다.

즉, 수집은 분석의 전초전이자 설계다.

 

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1. 데이터를 얻을 수 있는 진짜 장소들 (2025년 최신 정리)

 

분석에 필요한 데이터를 구할 수 있는 출처는 다양하지만,

아래는 실무에서 실제로 자주 사용하는 신뢰도 높은 수집처를 범주별로 정리한 목록이다.

 

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📊 공공데이터 플랫폼 (무료, 한국 중심)

플랫폼설명URL

공공데이터포털	전국 행정·생활 데이터 통합 포털	data.go.kr
서울 열린데이터광장	서울시 위치·교통·인구 정보	data.seoul.go.kr
통계청 KOSIS	경제·사회 인구 통계	kosis.kr
기상청 기후데이터	기온, 강수량, 지역별 날씨	data.kma.go.kr
한국은행 ECOS	환율, 물가, 통화지표	ecos.bok.or.kr
환경부 환경정보	대기오염, 수질 측정자료	env-info.kr
행정안전부 주민등록통계	인구, 세대, 연령별 분포	jumin.mois.go.kr

 

 

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🌐 글로벌 오픈 데이터 및 실습용 데이터셋

플랫폼설명URL

Kaggle Datasets	머신러닝 학습용 데이터	kaggle.com/datasets
UCI ML Repository	전통적인 분석 연습 데이터	archive.ics.uci.edu
Google Dataset Search	전 세계 데이터셋 메타 검색	datasetsearch.research.google.com
AWS Open Data Registry	위성·유전체 등 대형 데이터셋	registry.opendata.aws

 

 

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🔌 민간 API 제공처 (개발자용)

API 제공자설명URL

네이버 개발자센터	뉴스, 블로그, 지역 API 등	developers.naver.com
카카오 개발자센터	주소검색, 키워드 추천 API	developers.kakao.com
YouTube API	동영상, 댓글, 채널 정보 조회	developers.google.com/youtube
Twitter API (유료화됨)	트윗, 해시태그, 사용자 정보	developer.twitter.com
OpenWeather API	도시별 실시간 날씨 정보	openweathermap.org

 

 

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📚 크롤링 가능한 오픈 페이지 (robots.txt 허용)

 

• 위키백과: 문서 내용, 분류, 링크 등 구조화 데이터
• Reddit: 게시글 메타 정보 (서브레딧별 구조 상이)
• Stack Overflow API: 개발자 질문/답변 구조
• 뉴스 포털 메인: 헤드라인, 기사 제목 등 (단, 상업적 사용 제한)

 

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🏢 산업별 특화 출처

분야제공처설명

부동산	한국부동산원	전국 아파트 실거래가, 전월세
금융	DART 전자공시	상장사 재무제표, 보고서
유통	aT 식품산업정보	도매가격, 수출입 통계
의료	AIHub, 질병관리청	의료기록, 질병통계, 문서분류

 

 

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2. 수집 방식: 수동 다운로드부터 자동화, 실시간까지

방식설명적합 상황

수동 수집	웹사이트에서 엑셀/CSV 다운로드	탐색용, 적은 양
크롤링	HTML 분석 후 자동 추출	구조 고정된 웹페이지
API 요청	JSON 등 구조화 데이터 정기 수신	반복적 수집, 구조 안정
데이터베이스 연결	MySQL, PostgreSQL 등 직접 연동	내부 데이터 활용
스트리밍 수집	Kafka, Spark 등 실시간 흐름 수집	IoT, 금융, 실시간 알림

✅ 실전 팁: 초기 분석용 샘플은 수동으로, 정기 운영은 API 또는 자동화 스크립트로 전환하는 것이 일반적인 흐름이다.

 

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3. 수집 시 반드시 고려해야 할 체크리스트

 

 

📌 법적·정책적 고려사항

 

• 라이선스: 상업적 이용 허용 여부
• 재배포 가능성, API 사용량 제한
• 개인정보 포함 여부 (GDPR, 한국 개인정보법 등)

 

 

📌 기술적 요소

 

• 데이터 정합성: 열 이름, 포맷, 결측치
• 갱신 주기: 실시간 / 일간 / 월간 여부
• API 인증 키 보관, 버전 관리

 

 

📌 분석 목적과의 정합성

 

• 내가 하려는 분석에 이 데이터가 적합한가?
• 텍스트 분석 → 뉴스/블로그
• 수요 예측 → 판매 로그/재고 데이터
• 지도 시각화 → 위치 기반 API or 공간 정보

 

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4. 실전 코드 예시 – 공공데이터 수집 & 탐색

 

 

🔹 예시: 서울 지하철 역별 이용 인원 데이터 불러오기

import pandas as pd

url = 'https://data.seoul.go.kr/upload/seoul_subway_2023.csv'
df = pd.read_csv(url)

print(df.head())

※ 실제 사용 전 컬럼 설명서(데이터 사전)를 반드시 확인해야 함

 

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5. 결론: 데이터 수집은 분석의 70%

 

많은 분석가들이 모델링과 시각화에 집중하지만, 현장에서는 데이터 수집과 전처리에 시간이 70% 이상 소요된다.

데이터를 어떻게 수집했는지가 이후의 분석 방향과 신뢰도를 완전히 바꾼다.

 

데이터 수집은 기술이 아니라 전략이다.

이 전략은 ‘무엇을 분석할 것인가’보다 먼저 고민되어야 한다.

 

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다음 편 예고

 

데이터 수집과 EDA 전략 시리즈 – 2화. 탐색적 데이터 분석(EDA)의 정의와 철학

데이터를 정제하는 것이 아닌, ‘데이터와 대화하는 방법’으로서의 EDA에 대해 본질적인 이야기를 이어갑니다.