빅분기 1-02. 데이터 분석 계획

121. 분석 방안 수립

 

분석 로드맵 설정

분석 로드맵 단계

데이터 분석체계 도입 

데이터 분석 유효성 검증

데이터 분석 확산 및 고도화

 

분석 문제 정의

하향식 접근방식

문제탐색 , 문제 정의 , 해결방안 탐색 , 타당성검토 , 선택

 

상향식 접근방식 특징

비지도 학습 방법 사용 , 프로토타이핑 접근방법

 

대상별 분석 기획 유형

분석의 대상 (Known) + 분석의 방법 (Known) = 최적화 (Optimization)

분석의 대상 (Known) + 분석의 방법 (Unknown) = 솔루션 (Solution)

분석의 대상 (Unknown) + 분석의 방법 (Known) = 통찰 (Insight)

분석의 대상 (Unknown) + 분석의 방법 (Unknown) = 발견 (Discovery)

 

데이터 분석과제 추진시 고려해야할 우선순위

(1) 시급성 (시급하냐 안하냐)

(2) 난이도 (어렵냐 안어렵냐)

 

데이터 분석 방안

데이터 분석 방법론 계층

단계(Phase) -> 태스크(Task) -> 스텝(Step)

 

빅데이터 분석 방법론의 분석절차

- 분석기획 = 비지니스 이해 및 범위 설정 , 프로젝트 정의 및 계획 수립 , 프로젝트 위험계획 수립

- 데이터준비 = 필요 데이터 정의 , 데이터 스토어 설계 , 데이터 수집 및 정합성 검증

- 데이터분석 = 분석용 데이터 준비 , 텍스트 분석 , 탐색적 분석(EDA) , 모델링 , 모델 평가 및 검증 , 모델 적용 및 운용

- 시스템구현 = 설계 몇 구현 , 시스템 테스트 및 운영

- 평가 및 전개 = 모델 발전 계획 수립 , 프로젝트 평가 보고

 

KDD 분석 방법론

Select : 데이터 세트 선택

Preprocessing : 데이터 전처리

Transformation : 데이터 변환

Data Mining : 데이터 마이닝

Evaluation : 데이터 마아닝 결과 평가

 

CRISP-DM 분석 방법론

업무이해 -> 데이터이해 -> 데이터준비 -> 모델링 -> 평가 -> 전개 (Deployment)

 

SEMMA 분석 방법론

샘플링 -> 탐색 -> 수정 -> 모델링 -> 검증

 

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122. 분석 작업 계획

 

데이터 확보 계획 수립 절차

목표정의 -> 요구사항 도출 -> 예산안 수립 -> 계획 수립

 

빅데이터 분석절차

문제 인식 -> 연구조사 -> 모형화 -> 자료수집 -> 자료분석 -> 분석결과 공유