데이터분석 4장 핵심

※출처 : 2018 데이터분석 준전문가 ADsP

분석기획 방향성 도출

    1) 분석기회 : 실제 분석을 수행하기 전에 분석과제를 정의하고 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 적절하게 편리할 수 있는 방안을 사전                       에 계획하는 일련의 작업.

                                                            분석의 대상 (what)

	Known	Un-Known
Known	Optimization	Insight
Un-known	Solution	Discover y

분석의 방법(How)

    2)목표 시점 별 분석 기획 방안의 차이

                

당면한 분석 주제의 해결(과제단위)		지소적 분석 문화 내재화(마스터 플랜 단위)
Speed & Test	1차 목표	Accuracy & Deploy
Quick & Win	과제의 유형	Long Term View
Problem Solving	접근방식	Problem Definition

   3) 분석 기획 시 고려사항

      -분석의 기본이 되는 데이터에 대한 고려 - 데이터 확보, 데이터 유형에 따른 선행분석

        *데이터 유형 : 정형데이터(DB), 비정형 데이터(보고서, 이메일, 소셜데이터), 반정형 데이터(센서를 통한 스트리밍되는 머신데이터)

      -분석을 통해 가치 창출되는 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색

      -분석 수행시 발생 가능한 장애요소와 대책에 대한 사전 계획 수립

분석 방법론

   1) KDD 분석 방법론

       - 데이터셋 선택(Selection)

       - 데이터 전처리(Preprocessing)

       - 데이터 변환(Transformation)

       - 데이터 마이닝(Datamining)

       - 결과 평과(Interpretaion/evaluation)

Data -> (Selection) -> Target Data -> (Preprocessing) -> Preprocessed Data -> (Transformation) -> Transformed Data -> (Data Mining) 

-> Patterns -> (Interpretation/ Evaluation) -> Knowledge

    2)CRISP-DM

      -업무 이해(Business understanding)

      -데이터 이해(Data understanding)

      -데이터 준비(Data preparation)

      -모델링(Modeling)

      -평가(Evaluation)

      -전개(Deployment)

    3)빅데이터 분석 방법론

       분석 기획 - 비즈니스 이해 및 범위 설정, 프로젝트 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험계획 수립

       데이터 준비 - 필요 데이터 정의, 데이터 스토어 설계, 데이터 수집 및 정합성 점검

       데이터 분석 - 분석용 데이터 준비, 텍스트 분석, 탐색적 분석, 모델링, 모델 평가 및 검증, 모델 적용 및 운영방안 수립

       시스템 구현 - 설계 및 구현, 시스템 테스트 및 운영

       평가 및 전개 - 모델 발전계획 수립, 프로젝트 평가 및 보고