ADSP대비 요점정리(3과목 데이터 분석 기획中 1장 데이터 분석 기획의 이해)

목차

제 3과목. 데이터 분석 기획
제 1장. 데이터 분석 기획의 이해
제 1절. 분석 기획 방향성 도출
제 2절. 분석 방법론
제 3절. 분석 과제 발굴
제 4절. 분석 프로젝트 관리 방안

본문내용

제 3과목. 데이터 분석 기획
제 1장. 데이터 분석 기획의 이해
제 1절. 분석 기획 방향성 도출

분석 주제 유형
1) 분석의 대상(What) 및 분석의 방법(How)에 따라서 4가지로 나뉨.
① 대상 o 방법 o -> 개선을 통한 최적화(Optimization)
② 대상 o 방법 x -> 해당 분석 주제에 대한 솔루션(Solution)
③ 대상 x 방법 o -> 기존 분석 방식을 활용하여 새로운 지식인 통찰(Insight)을 도출
④ 대상 x 방법 x -> 발견(Discovery) 접근법으로 분석의 대상 자체를 새롭게 도출

분석가가 가져야 할 주요 역량
1) 문제 도메인에 대한 전문적 지식
2) 수학/통계학적인 수리적 지식
3) 프로그래밍을 포함한 정보기술
4) 그리고 혁신적 사고 및 입체적인 시각 등의 개인 역량이 종합적으로 필요

데이터 종류
1) 정형 데이터
- 형태(고정된 필드)가 있고 연산이 가능
- dbms, 스프레드시트, csv
2) 반정형 데이터
- 형태(스키마, 메타데이터)가 있고 연산이 불가능
- xml, html, json, 로그형태 등
- 주로 파일에 저장
3) 비정형 데이터
- 형태가 없고 연산이 불가능
- 소셜데이터, 영상, 이미지, 음성, 텍스트 등
- NoSQL에 주로 저장됨

목표 시점 별 분석 기획 방안
1) 과제 중심적 접근 : 문제 해결을 위해 당면한 과제를 빠르게 해결
2) 장기적인 마스터 플랜 방식 : 분석과제정의를 위한 지속적인 분석 내재화

⁜ Accuracy : 정확도 / Deploy : 배치하다
=>단기적으론 (분석 과제)를 도출하여 프로젝트화 한 후 관리를 수행하여 분석결과를 도출하는 것
=>중장기적으론 (분석 마스터플랜)을 수행하여 지속적인 (분석 과제) 수행을 지원할 수 있는 거버넌스 체계를 수립하는 것

분석 기획 시 고려사항
1) 가용한 데이터
① 데이터 확보가 우선 필수적, 유형에 대한 분석이 선행적으로 이루어져야함

참고 자료

없음