반응형 데이터 및 Programing/Part3. 데이터 분석(ADsP 자격시험)21 [ADsP 데이터 분석 준전문가] 2과목 데이터의 분석 기획 (분석 성숙도모델, 사분면 분석, 분석 업무 주체에 따른 3가지 유형, 데이터 거버넌스, 메타 데이터) 1. 분석 성숙도 모델 단계 도입 단계 활용 단계 확산 단계 최적화 단계 비지니스부문 - 실적 분석 및 통계 - 정기 보고 수행 - 운영 데이터 기반 - 미래 결과 예측 - 시뮬레이션 - 운영 데이터 기반 - 전사 성과 실시간 분석 - 프로세스 혁식 3.0 - 분석 규칙 관리 - 이벤트 관리 - 외부환경 분석 활용 - 최적화 업무 적용 -실시간 분석 - 비즈니스 모델 진화 조직, 역량 부문 - 일부 부서에서 수행 - 담당자 역량에 의존 - 전문 담당 부서에서 수행 - 분석 기법 도입 - 관리자가 분석 수행 - 전자 모든 부서 수행 - 분석 COE 조직 운영 - 데이터 사이언티스트 확보 - 데이터 사이언스 그룹 - 경영진 분석 활용 - 전략 연계 IT 부문 - 데이터 웨어 하우스 - 데이터 마트 - ETL.. 2022. 6. 6. [ADsP 데이터 분석 준전문가] 2과목 데이터의 분석 기획 (프로젝트 관리방안, ROI, 4V, ISP, 정보전략계획, 우선순위 매트릭스) 1. 분석 프로젝트 관리 방안 - 분석 프로젝트는 다른 프로젝트 유형처럼 범위, 일정, 품질, 리스크, 의사소통 등 영역별 관리가 수행되어야 할 뿐 아니라 다양한 데이터에 기반한 분석 기법을 적용하기 때문에 5가지 주요 속성을 고려하여 추가적인 관리가 필요함. ① Data Size ② Data Complexity ③ Speed ④ Analytic Complexity ⑤ Accuracy & Precision - Accuracy는 모델과 실제 값 차이가 적다는 정확도를 의미. - Precision은 모델을 지속적으로 반복했을 때 편차의 수준으로써 일관적으로 동일한 결과를 제시한다는 것을 의미 - 이 둘의 관계는 트레이드오프 관계로 모델의 해석 및 적용 시 사전에 고려해야 한다. → 시험에서 Accuracy .. 2022. 6. 6. [ADsP 데이터 분석 준전문가] 2과목 데이터의 분석 기획 (디자인싱킹, 프로세스, 하향식 접근방법, 상향식 접근방법) 1. 디자인 싱킹 - 넓은 의미에서 디자이너의 사고방식 - 쉽게 말하자면 디자이너처럼 생각하자 - 시작단계에서 대상을 자세히 관찰하고, 그 상황이나 대상에 공감함으로써 많은 가능성과 아이디어를 생각 그 후 많은 아이디어를 내고 그것을 다시 필터링하고, 이 과정을 반복함으로써 최선의 결과를 얻음. - 사용자들에게 공감하는 그것에서 시작해 아이디어를 발산하고 곧 수렴하는 과정을 거쳐 많은 프로토타이핑과 피드백을 통해 발전하는 과정 → 시험에서 개념 / 정의를 물어보는 형태로 출제되며, 단답형!으로도 출제! 2. 디자인 싱킹의 프로세스 → 시험에서 각 단계별 개념에 대해 물어보는 형태로 출제됨. 3. 하향식 접근 방법 - 문제의 구조가 분명하고, 문제를 해결하고 해결책 시도에 적합. - 새로운 문제의 탐색에 .. 2022. 6. 5. [ADsP 데이터 분석 준전문가] 2과목 데이터의 분석 기획 (KDD, 분석절차, CRISP - DM 분석 방법론, 빅데이터 분석 방법론) 1. KDD 분석 방법론 - KDD (Knowledge Discovery in Database)는 데이터 마이닝 프로세스로서 데이터 베이스에서 의미 있는 지식을 탐색하는 데이터 마이닝, 기계 학습, 인공지능, 패턴 인식, 데이터 시각화 등에서 응용될 수 있는 구조를 갖추고 있다. - 분석 절차 ① 분석 대상의 비즈니스 도메인에 대한 이해와 프로젝트 목표를 정확하게 설정 ② 데이터 세트 선택 ③ 데이터 전처리 : 분석 데이터 세트에 포함된 잡음(Noise), 이상값, 결측치를 식별하고 필요시 제거 ④ 데이터 변환 : 분석 목적에 맞는 변수를 선택하거나 데이터의 차원을 축소하여 데이터 마이닝을 효율적으로 적용할 수 있도록 데이터셋을 변경 ⑤ 데이터 마이닝 : 변환된 데이터 세트를 이용하여 분석 목적에 맞는 .. 2022. 6. 2. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
