[2일차] ADsP 자격증 2장 데이터의 가치와 미래

안녕하세요 오늘은 ADsP 공부 2일차입니다.

오늘도 회귀와 함께 정리본 작성해보겠습니다.

20일간 열심히 스터디를 진행해서 자격증 합격까지 마무리해봅시다 !

 

1일차 정리본은 아래 게시물 참고해주세요 ~

2025.01.27 - [ADsP 자격증] - [1일차] ADsP 자격증 1장 데이터 이해

[1일차] ADsP 자격증 1장 데이터 이해

 

 

저의 ADsP 공부는 미어캣책과 함께 공부를 진행하려고 합니다. 아래 게시글을 참고해주세요 !

2025.01.20 - [ADsP 자격증] - ADsP 데이터분석 준전문가 비전공자도 독학으로 부시기 !

ADsP 데이터분석 준전문가 비전공자도 독학으로 부시기 !

 

그럼 바로 2일차 <데이터의 가치와 미래> 정리를 해보겠습니다.

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1. 빅데이터 

: 큰 용량과 복잡성으로 기존 애플리케이션과 툴로는 다루기 어려운 데이터셋의 집합

 

2. 빅데이터 특징 

- Volume 양

- Variety 유형

- Velocity 속도

 

+ Value 가치

+ Veracity 정확성

 

3. 빅데이터 출현 배경

- 데이터 양적 증가

- 관련 기술 발전 : 클라우드 컴퓨팅 (클라우드를 통해 서버, DB 등 컴퓨팅 서비스 제공)

 

4, 빅데이터 기능

- 산업혁명의 "석탄, 철" : 생산성을 획기적으로 끌어올려 사회 전반의 혁명적 변화

- 21세기의 "원유" : 경제성장에 필요한 정보를 제공하여 생산성 향상

- "렌즈" : 현미경이 생물학 발전에 도움을 주듯 ex) 구글 Ngram Viewer

- "플랫폼" : 공동활용의 목적으로 구축된 유무형의 구조물 ex)  페이스북

 

5. 빅데이터가 만들어낸 변화

- 사전처리 -> 사후처리

- 표본조사 -> 전수조사

- 질 -> 양

- 인과관계 -> 상관관계

 

6. 빅데이터 가치 산정의 어려움

- 데이터 활용 방식 : 재사용, 재 조합 등 일반화되면서 특정 데이터를 누가, 언제 사용했는지 알 수 없음

- 가치 창출 방식 : 기존에 없던 새로운 가치를 창출함에 따라 산정 어려움

- 분석 기술의 발전 : 가치 있는 데이터와 없는 데이터 경계가 모호해짐 

 

7. 빅데이터의 영향

- 기업 : 소비자 행동 분석 + 시장 예측하여 비즈니스 모델 혁신

ex) 구글 검색기능, 월마트 매출 향상

- 정부 : 환경탐색 + 상황분석 + 미래대응 (법제도)

ex) 교통정보수집, 기후정보, 국가안전

- 개인 : 스마트 라이프

ex) 정치인 SNS 활용

 

8. 빅데이터가 가치를 만들어내는 5가지 방식 - 맥킨지

1) 투명성 제고로 연구 개발 및 관리 효율성 제고

2) 시뮬레이션을 통한 수요 포착 및 주요 변수 탐색으로 경쟁력 강황

3) 고객 세분화 및 맞춤 서비스 제공

4) 알고리즘을 활용한 의사결정 보조 혹은 대체

5) 비즈니스 모델과 제품, 서비스의 혁신

 

9. 빅데이터 경영혁신 4단계

- 생산성 향상

- 발견에 의한 문제 해결

- 의사결정 향상

- 새로운 고객가치와 비즈니스 창출

 

10. 미래의 빅데이터 활용에 필요한 3요소

- 데이터 : 모든 것의 데이터화

- 기술: 진화하는 알고리즘, 인공지능

- 인력 : 데이터 사이언티스트 , 알고리즈미스트

 

11. 7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉

1) 연관 규칙 학습 : 변인 간에 주목할만한 상관관계가 있는지 찾아내는 방법

 ex) 장바구니 분석, 상품추천

2) 유형 분석: 새로운 사건이 속할 범주를 찾아내는 방법

ex) 문서를 어떻게 분류할 것인가?

3) 유전 알고리즘 : 최적화가 필요한 문제의 해결책을 자연 선택, 돌연변이 같은 메커니즘을 통해 점진적 진화시키는 법

ex) 최대의 시청률을 얻기 위해 어떤 시간대에 방송할 것인가?

4) 기계 학습(머신러닝) : 컴퓨터가 데이터로부터 규칙을 찾고 규칙을 활용해 "예측"하는데 초점을 둔 방법

 ex) 스팸 메일 필터링

5) 회귀분석 : 독립변수를 조작하면서 종속 변수가 어떻게 변하는 지 수치형으로 이루어진 두 변인관계를 파악하는 방법

ex) 사용자의 만족도가 충성도에 어떠한 영향을 미치는가?

6) 감정분석 : 특정 주제에 대해 말하거나 글 쓴 사람의 감정을 분석하는 방법 (비정형 데이터 마이닝)

ex) 고객 후기를 분석하여 고객 니즈 파악

7) 소셜 네트워크 분석 : 오피니언 리더, 영향력 있는 사람을 찾아 활용하는 방법

 

12. 빅데이터의 위기요인

- 사생활 침해 

ex) 구글의 사용자 행동 패턴 예측

- 책임 원칙 훼손 : 예측 알고리즘의 희생양이 될 가능성도 높음

ex) 범죄 발생 이전에 체포

- 데이터 오용 : 데이터 과신 / 잘못된 지표 사용

ex) 비행탑승 금지에 상원의원 포함

 

13. 빅데이터 통제방안

- 사생활 침해 -> 동의에서 책임으로

- 책임 원칙 훼손 -> 결과 기반 책임 원칙 고수

- 데이터 오용 -> 알고리즘 접근 허용

 

14. 개인정보 비식별 기술

- 데이터 마스킹 : ** 데이터

- 가명 처리 : 잉나영 -> 홍길동

- 총계 처리 : 70, 80점 -> 평균 75점

- 데이터 값 삭제 : 서울시 서초구 -> 서울시

- 데이터 범주화 : 수학 80점 -> 수학 70~90점

 

15. 빅데이터 분석의 핵심

데이터양 < 데이터 가치 (인사이트) 

 

16. 일차원적 분석 (산업별)

- 금융서비스 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정

- 에너지 : 트레이딩, 공급/수요 예측

- 병원 : 가격책정, 고객로열티

- 정부 : 사기 탐지, 사례관리, 범죄방지

 

17. 데이터 사이언스

: 데이터로부터 의미있는 정보 추추해내는 학문

 

18. 데이터 사이언스 구성요소

- Analytics : 수학, 확률 모델, 머신러닝, 분석학

- IT(Data Management) : 시그널 프로세싱, 프로그래밍, 데이터 엔지니어링

- 비즈니스 분석 : 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링, 시각화

 

18. 데이터 사이언티스트 요구사항

1) 하드 스킬

- 빅데이터에 대한 이론적 지식

- 분석 기술에 대한 숙련

2) 소프트 스킬

- 통찰력 있는 분석

- 설득력 있는 전달

- 다분야 간 협력

 

19. 가트너가 제시한 데이터 사이언티스트 요구 역량

- 데이터 관리 : 데이터에 대한 이해

- 분석 모델링 : 분석론에 대한 지식

- 비즈니스 분석 : 비즈니스 요소에 초점

- 소프트 스킬 : 커뮤니케이션, 협력, 리더십, 창의력

 

20. 외부환경에서 본 인문학 열풍

1) 외부환경

- 컨버전스 -> 디비전스

- 생산 -> 서비스

- 생산 -> 시장창조

2) 변화

- 단순 세계화 -> 복잡 세계화

- 제품 생산 -> 서비스

- 기술 경쟁 -> 무형 자산의 경쟁

 

21. 인문학적 사고의 특성

	정보	통찰
과거	무슨 일이 일어났는가? ex) 보고서 작성	어떻게 왜 일어났는가? ex) 모델링, 실험설계
현재	무슨 일이 일어나고 있는가? ex) 경고	차선행동은 무엇인가? ex) 권고
미래	무슨 일이 일어날 것인가? ex) 추측	최악/최선의 상황은 무엇인가? ex) 예측, 최적화

 

22. 가치 패러다임

: 경제와 산업의 원천에 있는 가치에 대한 패러다임 / 신기술과 서비스가 맞아 떨어지면 성공을 거둠

 

23. 가치 패러다임의 변화 : 디지털화 -> 연결 -> 에이전시

- 디지털화 : 아날로그의 세상을 어떻게 효과적으로 디지털화하는가

ex) 운영체제, 워드/파워포인트

- 연결 : 디지털화된 정보와 대상들이 서로 연결되어 이 연결이 얼마나 효과적이고 효율적으로 제공 되는가

ex) 구글의 검색 알고리즘

- 에이전시 : IoT의 성숙과 함께 연결이 증가하고 복잡해짐 / 복잡한 연결을 얼마나 효과적이고 믿을 만하게 관리하는가

 

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