본문 바로가기

ADsP 요점 정리

 (8)
[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] 03. 분석 기획 시 고려 사항 03. 분석 기획 시 고려 사항 분석 기획 시 가용한 데이터, 적절한 유스 케이스 탐색, 장애요소들에 대한 사전 계획 수립이 고려되어야 한다. 가용한 데이터 분석을 위한 데이터 확보 데이터 유형에 대한 분석이 선행되어야 함 적절한 유스케이스 탐색 유사분석 시나리오 및 솔루션이 있다면 이것을 최대한 활용함 장애요소들에 대한 사전 계획 수립 장애 요인에 대한 사전 계획 수립 중분하고 지속적인 교육 및 활용 방안 등의 변화 관리 필요 ※ 기출문제 1. 분석 기획 시 고려 사항으로 부적절한 것은? ① 유사분석 시나리오 및 솔루션이 있다면 이것을 최대한 활용한다. ② 장애 요인에 대한 사전 계획 수립이 필요하다. ③ 분석 과제가 기업에 내재화될 수 있도록 지속적인 교육이 필요하다. ④ 데이터 분석을 위해서는 데이..
[ADsP] 2과목 데이터 분석 기획 1. 분석 기획 방향성 도출 데이터의 핵심은 데이터 자체가 아닌 분석을 통한 의사결정 최적화 ▣ 데이터 분석 기획 ☞ 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업 ▣ 데이터 분석 도입의 성공 요소 ☞ 데이터(Data) + 분석 모델(Analytics Model) + 분석가(Analyst) ▷ 가치 창출(Value) • Question First 방식으로 접근 : 업무에 필요한 분석이 무언지를 찾기 위해 분석 질문을 먼저 정의하고 분석하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 정의 • 선택과 집중 : 핵심 분석 몇 가지만 잘해도 차별화된 복제할 수 없는 핵심 경쟁력 가짐 • 자동화된 분석을 업무 프로세스에..
[ADsP] 1과목 데이터의 이해 1과목 데이터의 이해 ▣ 데이터의 정의 데이터는 개별의 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실 - 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 가짐 ▣ 데이터의 유형 ① 정성적 데이터(Qualitative Data) - 언어, 문자로 기술 예: 설문지의 주관식 응답, SNS에 올린 글, 기상 특보 - 비정형 데이터로 저장되며, 분석에 시간과 비용이 필요함. ② 정량적 데이터(Quantitative Data) - 수치, 기호, 도형으로 표시 예: 지역별 온도, 풍속, 강우량 - 데이터 양이 증가하더라도 저장, 분석이 용이함 ※ 지식경영이란? ☞ 개인의 암묵지와 집단에서의 형식지가 나선형의 형태로 회전하면서 생성, 발전, 전환되는 지식의 발전을 기반으로 한 기업의 영역 ▣ 암묵지, 형식지 ☞ Pola..

티스토리툴바