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ADsP 데이터 분석 준전문가 자격증

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[데이터 분석 기획] 08. 분석 프로젝트 관리 특성 08. 분석 프로젝트 관리 특성 분석 프로젝트는 다른 프로젝트 유형처럼 범위, 일정, 품질, 리스크, 의사소통 등 영영 별 관리뿐만 아니라 5가지 추가 관리가 수행되어야 한다. 1. 분석 과제의 주요 특성 5가지 Data Size 분석하고자 하는 데이터의 양을 고려하는 관리 방안 수립 필요 Data Complexity 비정형 데이터 및 다양한 시스템에 산재되어 있는 원천 데이터들을 통합해서 분석 Speed 분석 결과 도출 후 분석 결과를 활용하는 시나리오 측면에서의 속도를 고려해야 함. - 일 단위, 주 단위 실적의 경우에는 배치 형태의 일괄 처리로 작업이 이루어져도 무방하지만, 실시간으로 사기 탐지하거나 고객에게 개인화된 상품이나 서비스 추천하는 경우에는 실시간 수행되어야 함 Analytic Compl..
[데이터 분석 기획] 07. 분석 과제 도출 방법 07. 분석 과제 도출 방법 하향식 접근 방법(Top Down Approach)은 전통적 방식으로, 문제가 주어지고 이에 대한 해법을 찾는 방식이며, 상향식 접근 방법(Bottom Up Approach)은 문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제를 재정의하고 해결 방안을 탐색하여 이를 지속적으로 개선하는 방식이다. 1. 하향식 접근 방법(Top Down Approach) 문제 탐색 비지니스 모델 기반 문제 탐색 비지니스 모델 캔버스를 활용하여 문제 발굴 * 5가지 영역 : 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라 분석기회 발굴의 범위 확장 ① 거시점 관점 : STEEP(사회, 기술, 경제, 환경, 정치) ② 경쟁자 확대 관점 : 대체제, 경쟁자, 신규 진입자 ③ 시장의 니즈 탐색 :..
[데이터 분석 기획] 06. 빅데이터 분석 방법론 06. 빅데이터 분석 방법론 1. 빅데이터 분석 방법론 5단계 프로세스 분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 → 평가 및 전개 분석 기획 단계 (Planning) 1) 비지니스 이해 및 범위 설정 2) 프로젝트 정의 및 계획 수립 3) 프로젝트 위험 계획 수립 : 빅데이터 분석 프로젝트를 진행하면서 발생가능한 모든 위험을 식별 ☞ 위험 대응 방법 : 회피(Avoid), 전이(Transfer), 완화(Mitigate), 수용(Accept) 데이터 준비 단계 (Preparing) 1) 필요 데이터 정의 : 데이터 정의서 작성 2) 데이터 스토어 설계 3) 데이터 수집 및 정합성 점검 데이터 분석 단계 (Analyzing) 1) 분석용 데이터 준비 2) 텍스트 분석 3) 탐색적 분석(ED..
[데이터 분석 기획] 05. KDD 분석 방법론과 CRISP-DM 분석 방법론 05. KDD 분석 방법론과 CRISP-DM 분석 방법론 데이터 분석을 효과적으로 기업에 정착하기 위해 데이터 분석을 체계화하는 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론이 필요하다. 방법론은 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물로 구성되어 있다. KDD 분석 방법론은 데이터에서 의미 있는 통계적 패턴이나 지식을 찾는 데이터 마이닝 프로세스이며 CRISP-DM 분석 방법론은 전 세계에서 가장 많이 사용되는 데이터 마이닝 표준 방법론이다. 1. KDD 분석 방법론 데이터셋 선택 분석에 필요한 데이터 선택 데이터 전처리 데이터셋에 포함되어 있는 잡음(Noise), 이상값(Outlier), 결측치(Missing Value)를 식별하고 필요하다면 삭제 및 변환 등의 전처리를 통해 데이터셋을 정제하는 단계 ..