[ADsP] 2과목 데이터 분석기획 핵심노트

소개글

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목차

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

2장. 분석 마스터 플랜
1절. 마스터 플랜 수립 프레임 워크
2절. 분석 거버넌스 체계 수립

참고서적

본문내용

[2과목 데이터 분석 기획]
1장 데이터 분석 기획의 이해
1절 분석기획 방향성 도출
1. 분석 기획의 특징
-분석 기획: 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 직업
-데이터 사이언티스트의 역량: 수학·통계학적 지식, 정보기술(IT·해킹·통신 등), 비즈니스에 대한 이해·전문성

<중 략>

3절 분석 과제 발굴
1. 분석과제 발굴 방법론
-분석과제: 풀어야 할 다양한 문제를 데이터 분석 문제로 변환한 후 관계자들이 이해하고 프로젝트로 수행할 수 있는 과제 정의서 형태로 도출됨
-분석과제 도출 방식
∙하향식 접근 방식 Top Down Approach: 분석과제가 주어지고 이에 대한 해법을 찾기 위해 각 단계를 체계적으로단계화하여 수행하는 방식 - Known What
∙상향식 접근 방식 Bottom Up Approach: 문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제를 지속적으로 개선하는 방식 - Un-Known What
-하향적 접근 방식이 전통적으로 수행되었던 분석 과제 발굴 방식이나, 대규모의 다양한 데이터를 생성하고 빠르게 변하는 기업 환경에서는 문제 자체의 변화가 심해 정확하게 문제를 사전에 정의하는 것이 어려워지고 있다.
-최적의 의사결정은 두 접근 방식이 상호 보완관계에 있을 때 가능
∙디자인 사고 Design Thinking
: 상향식 접근 방식의 발산 단계 Diverge와 하향식 접근 방식의 수렴 단계 Converge를 반복적으로 수행하는 식의 상호 보완적인 동적 환경을 통해 분석 가치를 높이는 최적의 의사결정 방식

-하향식 접근법 Top Down
①문제 탐색 Problem Discovery
∙전체적인 관점의 기준 모델을 활용하여 빠짐없이 문제 도출·식별
∙전체적인 관점의 기준 모델로는 기업 내·외부 환경을 포괄하는 비즈니스 모델과 외부 참조 모델이 존재

참고 자료

윤종식, 2020, ADsP 데이터 분석 준전문가(2020), 데이터에듀