[데이터분석 준전문가(ADsP)공부]제2-1과목 데이터 분석 기획의 이해[Part 1] (with 메타코드M)

ADsP 제2과목 데이터 분석 기획의 1장에서는 데이터 분석 기획의 이해에 대해 배웁니다.

여기서부터는 제1과목과 달리 외워야하는 부분이 상대적으로  많이 있습니다.

🔔 제가 '빈출'이라고 한 부분은 무조건 암기하는 걸 추천합니다.✏️✨🔔📌

✏️ 목표 시점별 기획방안

✏️ 분석방법론

•  데이터 분석을 위한 체계화된 절차 및 방법

    ‣ 어느 정도의 지식만 갖추면 활용 가능해야 함

    ‣ 일정수준 이상의 산출물이 지속적으로 나와야 함→공유 가능, 과물이 나와야 함

• 상세한 절차, 방법, 도구, 기법, 템플릿, 산출물

• 방법론의 생성 과정

    ‣ 암묵지 → (형식화) → 형식지 → (체계화) → 방법론 → (내재화) → 암묵지

 

📌 데이터 기반 의사결정의 중요성

• 경험과 감에 따른 의사결정 아닌 데이터 기반(사실 기반) 의사결정

• 기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소

   ‣  고정관념 / 편향된 생각 / 프레이밍 효과 🔔

📌 적용 업무 특성에 따른 모델

• 폭포수 모델

    ‣ 순차적 / 하향식 모델 

    ‣ 현재 단계에서 문제 발생 시 이전 단계로 돌아가 피드백

• 프로토타입 모델

    ‣ 일부 개발 후 사용자의 평가를 분석하여 점진적으로 시스템을 개발하는 모델 (사용자 중심의 개발방법) 

    ‣ 사용자의 요구사항 / 데이터를 정확히 파악하기 어려울 때 주로 사용

• 나선형 모델 

    ‣ 위험요소 제거를 중심으로, 반복을 통해 점진적으로 시스 템을 개발

    ‣ 대규모 시스템 개발에 적합

✏️방법론의 구성

• 스텝 → 태스크 → 단계 (계층적 단계)

    ‣  단계 : 최상위 계층. 단계별 산출물이 생성됨
        ↳ 각 단계는 기준 선으로 설정되어 관리되고 버전 관리 등으로 통제됨

    ‣  태스크 : 단계를 구성하는 단위 활동.

    ‣  스텝(가장 구체적) : 입력 자료, 처리 및 도구, 출력 자료로 구성된 단위 프로세스

📌 데이터 분석 방법론 3가지

•  KDD분석 방법론

 

•  CRISP-DM 분석 방법

1) Cross Industry Standard Process for Data Mining

2) 계층적 프로세스 모델 (4레벨-6단계) 

    ‣ Phases (단계) 

    ‣ Generic Tasks (일반화 태스크) 

    ‣ Specialized Tasks (세분화 태스크) 

    ‣ Process Instances (프로세스 실행)

 

•  빅데이터 분석 방법론

 

---

👀 이어지는 내용은 다음 글에서 보실 수 있어요✨

 

⭐ ADsp시험접수, 시험 정보는 여기를 클릭하면 볼 수 있습니다!!😀⭐