ADsP (데이터분석준전문가) Part1,2 정리본!

소개글

총 3개의 파트중에 1,2만 정리한 정리본입니다!!
데이터에듀 책과 빅데이터 분석기사 내용을 참고하여 정리했습니다.

목차

1. PART1. 데이터의 이해
1) 1장. 데이터의 이해
2) 2장. 데이터의 가치와 미래
3) 3장. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트

2. PART2. 데이터 분석 기획
1) 1장. 데이터 분석 기획의 이해
2) 2장. 분석 마스터 플랜

본문내용

1장. 데이터의 이해
1절. 데이터와 정보

1. 데이터의 정의와 특성
가. 데이터의 정의
1) 데이터 – 1646년 영국 문헌에 처음 등장 라틴어 dare(주다)의 과거분사형 으로 ‘주어진 것’이란 의미로 사용
2) 1940년대 컴퓨터 시대 시작 => 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상 적 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화됨
3) 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실 (옥스퍼드 대사전)
4) 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명
나. 데이터 특성
- 존재적 특성 : 객관적 사실(Fact, Raw material)
- 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)

<중 략>

3장. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트
1절. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 열풍과 회의론
: 빅데이터 열품은 일종의 거품 현상을 우려하는 시선도 없지 않다. 이러한 빅데이터 회의론이 갖는 문제 는 실제 우리가 빅데이터 분석에서 찾을 수 있는 수많은 가치들을 제대로 발굴해 보기도 전에 그 활용 자 체를 사전에 차단해 버릴 수 있다.

2. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단
가. 투자효과를 거두지 못했던 부정적 학습 효과 -> 과거의 고객관계관리(CRM)
과거의 CRM의 부적적인 학습효과
- 공포 마케팅이 잘 통하는 영역 : 도입만 하면 모든 문제를 한번에 해소할 것처럼 강조
- 막상 거액을 투자하여 하드웨어와 솔루션을 도입해도 어떻게 활용하고 어떻게 가치를 뽑아내야 할 지 난감해 함.
나. 빅데이터 성공사례가 기존 분석 프로젝트를 포함해 놓은 것이 많다.
- 굳이 빅데이터가 필요 없는 경우(우수고객, 이탈예측, 구매패턴 분석 등)
- 국내 빅데이터 업체들이 CRM 분석 성과를 빅데이터 분석으로 과대포장

참고 자료

없음