ADSP 빅데이터 준전문가 2과목 데이터 분석 기획

ADSP 빅데이터 준 전문가 2과목 데이터 분석 기획 자료입니다.

공부하다가 내용들이 한눈에 안들어와서 직접 정리해놓은 내용입니다.

개인 공부를 위해서 실전출제 문제 기반으로 많은 내용을 함축하여 작성 하였습니다.

필수로 외워야 하는 것들로 이루어져 있으니 더 필요한 내용은 직접 찾아서 공부를 하셔야 합니다.

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

 

1. 분석대상 What-How 도표 (수정)

HOW 방법
Known	Un-Know		WHAT 무엇
Optimization 최적화	Insight 통찰	Known
Solution 솔루션	Discovery 발견	Un-Known

 

2. 목표 시점 별 분석 기획 방안

과제 중심적인 접근 방식 : 바로 앞에 당면한 과제를 빠르게 해결

Speed & Test / Quick & Win / Problem Solving

장기적인 마스터 플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화

Accuracy & Deploy / Long Term View / Problem Definition

 

3. 분석 기획시 고려사항

1) 가용 데이터에 대한 고려

- 관련 데이터의 파악

- 빠짐없이 문제를 도출하고 식별

2) 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색 필요.

- 비즈니스 케이스 확보

3) 장애요소들에 대한 사전 계획 수립

- 이행 저해 요소 관리

- 분석 모형의 안정적 성능 확보

- 조직 역량으로 내재화를 위한 변화 관리

- 비용대비 효과의 적정한 비용

 

종류	정형 데이터	반정형 데이터	비정형 데이터
특징	- 데이터 자체 분석 가능 - RDB 구조의 데이터 - DB로 관리	-데이터 분석은 가능 -해석 불가 메타정보를 활용하여 해석해야함.	-데이터 자체 분석 불가
유형	ERP, CRM, SCM Demand Forecasts	모바일데이터, 로그데이터 등 기기에서 생성된 데이터 Competitor Pricing	음성, 영상, 문자 Email Records0

 

4. 분석 방법론

- 절차 / 방법 / 도구와 기법 / 템플릿과 산출물

 

5. 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소 :

고정관념 / 편향된 생각 / 프레이밍 효과

 

6. 방법론에 따른 모델

1) 폭포수 모델 : 대표적인 하향식 모델, 단계를 순차적으로 진행하는 방법, 이전단계가 완료되어야 넘어감.

2) 프로토타입 모델 : 일부분을 우선 개발하여 시범 사용 후 요구를 받아 개선 작업을 시작함.

3) 나선형 모델 : 반복을 통해 점증적으로 개발하는 방법, 복잡도가 상승한다는 단점이 있음.

... 첨부파일

ADSP -2장.hwp