ADsP 2단원 데이터 분석 기획 1장 데이터 분석 기획 정리

1. 분석 기획

 

분석 기획의 정의

 

실제 분석을 수행하기 전 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리하는 방안을 사전에 계획하는 것

 

분석 주제

	분석 대상	분석 방법
발견	X	X
통찰	X	O
솔루션	O	X
최적화	O	O

 

분석 기획 시 고려사항

 

1) 가용 데이터 고려

2) 적절한 활용 방안과 유스케이스의 탐색

3) 장애요소에 대한 사전 계획 수립

 

 

분석 방법론

 

주어진 과제를 해결하기 위해 조직이 어떠한 절차로 작업을 수행할 것인지 일련의 절차를 정의

 

분석 방법론 구성 요소

 

상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물

 

분석 방법론 모델

 

폭포수 모델

프로토타입 모델

나선형 모델

계층적 프로세스 모델

 

KDD 분석 방법론

 

데이터셋 선택 → 데이터 전처리 → 데이터 변환 → 데이터 마이닝 → 데이터 마이닝 평가

 

CRISP-DM 분석 방법론

 

업무 이해 →  데이터 이해 →  데이터 준비 →  모델링 →  평가 →  전개

 

빅데이터 분석 방법론

 

분석 기획	데이터 준비	데이터 분석
비즈니스 이해 및 범위 설정 프로젝트 정의 및 계획 수립 프로젝트 위험 계획 수립	필요 데이터 정의 데이터 스토어 설계 데이터 수집 및 정합성 검정	분석용 데이터 준비 텍스트 분석 탐색적 분석 모델링 모델 평가 및 검증

시스템 구현	평가 및 전개
설계 및 구현 시스템 테스트 및 운영	모델 발전 계획 프로젝트 평가 및 보고

 

 

2. 분석 과제 발굴

 

분석 과제 탐색 방법

 

하향식 접근법, 상향식 접근법, 디자인 씽킹

 

디자인 씽깅

 

1) IDEO사의 디자인 씽킹

공감 → 발산/수렴 → 피드백

 

2) 스탠퍼드 대학의 디자인 씽킹

공감 → 문제 정의 → 아이디어 도출 → 프로토타입 → 테스트 → 평가

 

하향식 접근법

 

1) 문제 탐색 단계

 

    - 비즈니스 모델 탐색 기법

       업무, 제품, 고객 단위로 문제를 발굴 /  이를 관리하는 규제와 감사, 지원 인프라에 대한 기회를 도출

 

    -  분석 기회 발굴 범위의 확장

거시적 관점	사회, 기술, 경제, 환경, 정치
경쟁자 확대 관점	대체재, 경쟁자, 신규 진입자
시장의 니즈 탐색	고객, 채널, 영향자들
역량의 재해석	내부 열걍 파트너와 네트워크

 

    - 외부 참조 모델 기반 문제 탐색 및 분석 유스케이스 정의

 

2) 문제 정의 단계

 

3) 해결 방안 탐색 단계

 

4) 타당성 검토 단계

    - 타당성 검토의 두가지 유형

       경제적 타당성, 데이터 및 기술적 타당성

 

상향식 접근법

 

1) 지도학습, 비지도학습

2) 시행착오를 통한 문제해결(프로토타이핑 접근법 = 시행착오 해결법)

 

 

3. 분석 프로젝트 관리

 

분석 과제의 5가지 속성

 

데이터의 양, 데이터의 복잡도, 분석의 속도, 분석 복잡도, 정확도&정밀도

 

분석 과제 관리 방안

 

통합, 이해관계자, 범위, 자원, 시간, 원가, 리스크, 품질, 조달, 의사소통

 

능력 성숙도 통합 모델 (CMMI)

 

 : 소프트웨어 및 시스템 공학의 역량 성숙도르 파악하기 위한 모델, 5단계로 이루어짐

 

 1) 프로젝트 개발 프로세스가 거의 없음

 2) 일정이나 비용과 같은 요소가 프로세스의 중심

 3) 조직을 관리하기 위한 프로세스 존재

 4) 체계적인 관리 하에 프로젝트 및 산출물의 정량적인 측정 가능

 5) 최적화된 프로세스를 보유하고 지속적인 개선 가능