ADP 3과목

1장. 데이터 분석 기획의 이해

1절. 분석기획 방향성 도출

1. 분석대상과 방법
   1. Optimization: 분석대상 known, 분석방법 known
   2. Insight: 분석대상 Unknown, 분석방법 known
   3. Solution: 분석대상 Known, 분석방법 Unknown
   4. Discovery: 분석대상 Unknown, 분석방법 Unknown

 

2절. 분석 방법론

1. KDD(Knowledge Discovery in Database) 분석 방법론
   1. 정의: 데이터로부터 통계적 패턴이나 지식을 찾기 위해 활용할 수 있도록 정리한 데이터 마이닝 프로세스
   2. 단계: 데이터셋 선택 - 데이터 전처리 - 데이터 변환 - 데이터 마이닝 - 데이터 마이닝 결과 평가
2. CRISP-DM 분석 방법론(Cross Industry Standard Process for Data Mining)
   1. 레벨: 단계(Phase) - 일반화 태스크(Generic Tasks) - 세분화 태스크(Specialized Tasks) - 프로세스 실행(Process instances)
   2. 단계: 업무 이해 - 데이터 이해(수집 및 인사이트 발견) - 데이터 준비(전처리) - 모델링 - 평가 - 전개
3. 빅데이터 분석 방법론
   1. 단계: 분석 기획 - 데이터 준비 - 데이터 분석 - 시스템 구현 - 평가 및 전개

 

3절. 분석 과제 발굴

1. 분석 과제 발굴 방법론
   1. 하향식 접근 방법: 분석 대상 Known
   2. 상향식 접근 방법: 분석 대상 Unknown
   3. 비지도 학습: 상향식 접근 방식
   4. 지도 학습: 명확한 목적 하에 데이터 분석 실시
   5. 프로토타이핑 접근법: 요구사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어려워 분석을 시도해보고 반복적으로 개선하는 방법

 

4절. 분석 프로젝트 관리 방안

1. 관리 영역: 범위, 일정, 품질, 리스크, 의사소통

 

2장. 분석 마스터 플랜

2절. 분석 거버넌스 체계 수립

1. 데이터 분석 수준 진단
   1. 분석 준비도
      1. 목표: 기업의 데이터 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 진단방법
      2. 요소: 분석업무 파악, 인력 및 조직, 분석기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라
   2. 분석 성숙도 모델
      1. 분류: 도입단계, 활용단계, 확산단계, 최적화단계
   3. 분석 수준 진단
      1. 확산형: 준비도 높음, 성숙도 높음
      2. 도입형: 준비도 높음, 성숙도 낮음
      3. 정착형: 준비도 낮음, 성숙도 높음
      4. 준비형: 준비도 낮음, 성숙도 낮음
2. 데이터 거버넌스
   1. 구성요소: 원칙, 조직, 프로세스
3. 데이터 조직
   1. 집중구조: 별도의 분석전담 조직에서 담당
   2. 기능구조: 별도의 분석조직 없이 해당 업무부서에서 분석 수행
   3. 분산구조: 분석조직 인력을 현업부서로 배치