[4일차] ADsP 자격증 : 분석과제 발굴, 분석 프로젝트 관리방안

안녕하세요 오늘은 ADsP 공부 4일차입니다.

오늘도 회귀와 함께 정리본 작성해보겠습니다.

20일간 열심히 스터디를 진행해서 자격증 합격까지 마무리해봅시다 !

 

3일차 정리본은 아래 게시물 참고해주세요 ~

2025.01.29 - [ADsP 자격증] - [3일차] ADsP 자격증 : 분석 기획과 분석 방법론

[3일차] ADsP 자격증 : 분석 기획과 분석 방법론

 

 

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 4일차 <분석 과제 발굴, 분석 프로젝트 관리 방안> 정리를 해보겠습니다.

 

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1. 분석 과제 발굴

: 해결해야 할 다양한 기업의 문제를 "데이터 분석 문제"로 변환하는 것

분석 과제 : 이해관계자들이 이해할 수 있게 프로젝트 수행 목적의 과제 정의서 형태로 도출된 것

 

2. 분석 과제 탐색 방법

- 하향식 접근법 : 문제가 주어졌을 때 우리가 해결해야 할 과제가 무엇인지를 찾는 방식. 과정이 체계적으로 단계화되어 문제해결

- 상향식 접근법 : 현대에는 문제가 무엇인지 사전에 정의하기 어려워 다양한 데이터 조합 속 인사이트 찾는 방식 

 

-> 분석 대상 알면 : 하향식 / 모르면 : 상향식 (실제로는 둘을 혼용하여 사용)

 

3. 분석 과제 발굴 방법도 - 하향식

1) 문제 탐색 단계 : 비즈니스 모델 탐색 기법, 분석 기획 발굴 및 범위 확장, 외부 참조 모델 기반 문제탐색, 분석 유스케이스

2) 문제 정의 단계 : 식별된 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환하여 과제 정의

3) 해결 방안 탐색 단계 : 과제 정의 후 어떻게 해결할 지 방안 탐색 (분석기법, 시스템)

4) 타당성 검토 단계 : 경제적 타당성, 기술적 타당성 검토

 

4. 분석 과제 발굴 방법도 - 상향식

1) 지도.비지도 학습 

2) 프로토 타입 : 시행착오 해결법

 

5. 디자인 싱킹

- IDEO : 문제 발견 + 솔루션 제시 영역 구분 / 더블 다이아몬드 / (상향 접근법 발산 단계 -> 하향 접근법 수렴 단계) 반복적 수행

- 스탠퍼드 대학 : 공감 -> 문제 정의 -> 아이디어 도출 -> 프로토 타입 -> 테스트 -> 평가 

 

6. 하향식 접근법

1) 문제 탐색 단계 

- 비즈니스 모델 탐색 기법 : 5개 블록으로 단순화

- 분석 기획 발굴 및 범위 확장 : 

•   거시적 관점 : 문제 혹은 변화가 기업에 주는 영향 탐색 ex) 사회: 노령화 , 기술 : 나노기술
•   경쟁자확대 관점: 기업이 위험이 될 상황 탐색 ex) 대체제, 경쟁자, 신규진입자
•   시장니즈 탐색 ex) 고객, 채널, 영향자
•   역량의 재해석 : 다시 기업 내부를 둘러봄 ex) 내부역량, 파트너와 네트워크

- 외부 참조 모델 기반 문제 탐색 및 분석 유스케이스 정의

: 유사 동종 사례 벤치마킹을 통한 분석 기획 발굴은 산업별 서비스별 분석 테마 후보 그룹을 통한 가장 빠르고 쉬운 방식으로 분석기획가가 무엇인지 아이디어를 얻는 브레인 스토밍 활용방안

 

-> 문제를 세부 과제로 도출 전 분석 유스케이스로 정의 -> 해결방안 제시

분석 유스케이스 : 분석 적용시 업무의 흐름을 개념적으로 설명한 것으로 프로세스 혁신 수단으로 활용됨

 

2) 문제 정의 단계

- 문제 정의

: 식별된 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환하여 정의.

: 달성하는데 필요한 데이터 및 기법을 정의하기 위한 데이터 분석 문제로 변환 수행

: 최종 사용자의 관점으로 이루어져야 함

ex) 영업부서에서 '고객들의 불만이 높아짐'의 문제가 실별됨 -> 문제로 변환하면 '고객 불만의 영향을 끼치는 요인이 무엇인지 분석하고 예측모델 수립'으로 변경

 

3) 해결 방안 탐색 단계

: 해결방안 탐색하며 분석이 가능한 시스템을 갖추었고, 인력이 가능한 지 확인

기존 시스템으로 가능	분석 역량 O	기존 시스템으로 수행
	분석 역량 X	역량 확보 (교육 + 채용)
기존 시스템으로 불가능	분석 역량 O	시스템 고도화
	분석 역량 X	전문업체 아웃소싱

 

4) 타당성 검토 단계

- 경제적 타당성 : 분석 수행 비용 < 경제적 이득

- 데이터 및 기술적 타당성 : 분석 수행 가능 여부, 데이터 존재 여부, 분석 시스템 환경 

 

7. 상향식 접근법

: 분석 대상이 무엇인지 모를 경우 분석 과제를 발굴하기 위한 방법

ex) 100가지 물감으로 원하는 색을 찾기 위한 방안 

 

8. 상향식 접근법 특징

: 분석을 먼저 실시 -> 결과로부터 가치 문제 도출

- 스탠퍼드 대학의 디자인 씽킹도 속함

- 빅데이터 -> 분석 -> 가치

 

9. 지도학습과 비지도학습

- 지도학습 : 정답이 있는 데이터로 분석모델 학습

ex) 머신러닝, 의사결정 트리

- 비지도학습 : 정답을 알려주지 않고 학습

ex) 장바구니 분석, 기술 통계

 

10. 시행착오 통한 문제 해결법 (프로토타입 학습법)

: 먼저 분석 시도하고, 결과를 확인하여 개선해나감

- 과정 : 가설의 생성 -> 디자인에 대한 실험 -> 실제 환경 테스트 -> 테스트 결과로부터 인사이트 도출 및 가설 확인

- 필요한 이유 : 인식수준이 낮거나 불명확할 경우 / 필요한 데이터의 존재 여부가 불확실할 경우

 

11. 분석 과제 정의서

: 분석 과제 발굴 프로세스 이후 작업. 

: 분석 별로 필요한 소스데이터, 분석방법, 데이터 입수 및 분석 난이도 등 고려하여 작성

 

12. 분석 프로젝트 특성

- 분석 정확도 ↑ + 원하는 결과로 사용자 원활히 사용

- 분석가는 데이터 영역과 비즈니스 영역의 중간 조율자로 조정

- 모델 개선 및 관리 방안 수립

 

13. 분석 과제를 관리할 때 고려해야 할 5가지 속성

- 데이터 양 : 방대할 경우엔 하둡이나 클라우드 이용

- 데이터 복잡도 : 비정형 데이터 분석 시에는 적용할 모델을 잘 고려

- 분석의 속도 : 실시간으로 전달하는 경우도 방지

- 분석 복잡도 : 복잡도 ↑ -> 정확도 ↑ (해석 편리한 최적모델 탐색)

- 정확도 & 정밀도 : 정확도 : 모델과 실제간 차이 적음 (활용성) / 정밀도 : 반복적으로 모델을 사용했을 때 모델 값들의 편차수준 (안전성)

 

14. Time Boxing 기법

: 프로토타입 모델의 프로젝트 기획 및 관리 기법.

: 현재 할당된 작업이 주어진 시간 내에 완성되지 못하여도 다음 작업으로 넘어가는 방법

 

15. 능력 성숙도 통합 모델 (CMMI)

1) 개인의 역량이 프로젝트 성공/실패 나누는 요인

2) 일정이나 비용 중심으로 약간의 개발 프로세스 하에 통제됨

3) 조직을 관리하기 위한 프로세스 존재 상태

4) 체계적인 관리하에 프로젝트/산출물 등 정량적인 측정 가능 상태

5) 조직적으로 최적화된 프로세스를 보유하고 지속적인 개선을 목표로하는 상태