[ADsP][2과목] 1장. 데이터 분석 기획의 이해(2)

분석과제 발굴 방법론

하향식 접근 방식 (Top down Approach)	문제가 확실한 경우! 분석 과제가 주어지고 이에 대한 해법을 찾기 위해 각 과정이 체계적으로 단계화 되어 수행
상향식 접근 방식 (Bottom Up Approach)	문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제를 지속적으로 개선
디자인 띵킹 (Design Thinking)	중요한 의사결정시 상향식과 하향식을 반복적으로 사용 기존의 논리적인 단계별 접근법에 기반한 문제해결 방식은 최근 복잡하고 다양한 환경에서 발생하는 문제에 적합하지 않을 수 있음

 

 

 

 

 

 

 

하향식 접근 방식(Top down Approach)

문제 탐색을 하고 해당 문제를 정의, 해결방안을 탐색한다. 그리고 타당성 평가를 거쳐 분석 과제를 도출

 

 

 

문제탐색(Problem Discovery)

비즈니스 모델 기반 문제 탐색	비즈니스 모델 기반 문제 탐색 : 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라 비즈니스 모델 캔버스를 활용하여 가치가 창출될 문제를 누락없이 도출할 수 있음.
분석 기회 발굴의 범위 확장	거시적 관심의 요인 : STEEP - 사회, 기술, 경제, 환경, 정치 영역 경쟁자 확대 관점 : 대체재 영역, 경쟁자 영역, 신규진입자 영역 시장의 니즈 탐색 : 고객(소비자)영역, 채널 영역, 영향자들 영역 역량의 재해석 관점 : 내부역량 영역, 파트너 네트워크 영역
외부 참조 모델 기반 문제 탐색	유사/동종 사례 벤치마킹을 통한 분석 기회 발굴
분석 유즈 케이스	풀어야할 문제에 대한 상세 설명 및 발생하는 효과를 명시

(+)분석 유즈 케이스의 예시

업무	분석 유즈 케이스	설명	효과
재무	자금 시재 예측	일별로 예정	자금 과부족 현상 예방
	구매 최적화	구매유형과 구매자별로 과거 실적과 구매조건을 비교/분석해서 구매방안 도출	구매 비용 절감

 

 

 

문제정의(Problem Definition)

식별된 비즈니스 문제를 데이터의 문제로 변환하여 정의하는 단계

문제 탐색 단계 > 무엇을 어떤 목적으로 수행해야하는지 관점

문제 정의 단계 > 달성을 위해 필요한 데이터 및 기법(How)를 정의하기 위한 데이터 분석 문제로 변환을 수행

 

 

 

 

해결방안탐색(Solution Search)

데이터 및 분석 시스템에 따라 소요되는 예산 및 활용 도구가 다름

 

 

 

타당성 검토(Feasibility Study)

경제적 타당도 : 비용 대비 편익 분석 관점의 접근

데이터 및 기술적 타당도 : 데이터 존재 여부, 분석 시스템 환경, 분석 역량

 

 

 

 

 

상향식 접근 방식(Bottom Up Approach)

- 문제의 정의 자체가 어려운 경우 상향식 접근 방식 이용

- 데이터를 기반으로 문제의 재정의 및 해결방안을 탐색하고 이를 지속적으로 개선하는 방식

- 상향식 접근 방식의 데이터 분석은 비지도학습 방법에 의해 수행된다.

 

 

 

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지도학습과 비지도학습

 

지도학습(Supervised Learning)

명확한 Input, Output이 존재한다.

예측 : 데이터를 대표하는 선행모델 등을 만들고 그 모델을 통해 미래의 사건을 예측

분류 : 이전까지 학습된 데이터를 근거로 새로운 데이터가 기존에 학습된 데이터에 분류 여부

 

비지도학습(Unsupervised Learning)

컴퓨터가 알아서 분류

데이터가 어떻게 구성되어 있는지 밝히는 용도

군집화

 

 

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분석 프로젝트 관리 방안

분석 프로젝트 특징

분석 프로젝트는 다른 프로젝트 유형처럼 영역별 관리가 수행되어야함(일정, 품질, 리스크,의사소통 등)

다양한 데이터에 기반한 분석 기법을 적용하는 특성 때문에 아래의 5가지 주요 특성 추가로 관리

Data Size	분석하고자 하는 데이터의 양을 고려하는 관리방안 수립 필요
Data Complexity	비정형데이터 및 다양한 시스템에 산재되어 있는 데이터를 통합해서 분석프로젝트를 진행할땐 해당 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델 선정에 대한 고려 필요
Speed	분석 결과 도출 후, 활용하는 시나리오 측면에서 일,주 단위 실적은 배치형태 작업, 사기 탐지, 서비스 추천은 실시간 수행되어야 함 분석 모델의 성능 및 속도를 고려한 개발 및 테스트
Analytic Complexity	정확도(Accuracy)와 복잡도(Complexity)는 트레이드 오프 관계가 존재 분석 모델이 복잡할 수록 정확도 상승, 복잡도 상승 따라서 기준점 사전에 정의 필요
Accuracy & Precision	Accuracy : 분석의 활용적인 측면(모델과 실제 값의 차이) Precision : 분석의 안정성 측면(모델을 반복했을 대의 편차 Accuracy, Precision 역시 트레이드 오프인 경우가 많다

 

 

분석 프로젝트의 경우 관리 영역에서 일반 프로젝트와 다르게 유의해야 할 요소 존재

시간, 범위, 품질, 통합, 이해관계자, 자원, 원가, 리스크, 조달, 의사소통

 

 

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References

2021 ADsP 데이터 분석 준전문가, 윤종식 저

https://www.youtube.com/c/EduAtoZPython/videos

EduAtoZ - Programming