반응형 ADSP4 [ADSP] #4. 분석 마스터플랜, R * 마스터 플랜 수립 프레임워크 - 1st Step: 우선순위 정하기 - 2nd Step: 분석 과제의 적용 범위 및 방식 설정 ⭐️ 우선순위 고려요소 & 적용범위/방식 고려요소* 참고: ISP(정보 전략 계획) 방법론을 활용, 데이터 분석 과제를 빠짐없이 도출한 후 과제의 우선순위를 결정하고 단기/중기/장기로 나누어 계획을 수립한다. * 일반적인 IT 프로젝트 우선순위 평가 ⭐️ 빅데이터 특징을 고려한 분석 ROI 요소 - 3V(크기, 다양성, 속도) = 투자 비용 측면의 요소 - 가치 = 비즈니스 효과 측면의 요소 * ROI를 활용한 우선순위 평가 기준 - 시급성: 전략적 중요도와 목표 가치(KPI) 부합하는지 여부 → 가치 - 난이도: 데이터를 생성,.. 2025. 11. 6. [ADSP] #3. 데이터 분석 기획 🚨 과락 조심! - 이해/암기 필수! * 분석 기획 정의: 분석 수행 전 계획하는 작업* 분석 기획 특징: 수학/통계학적 지식, 데이터/프로그래밍 기술, 비즈니스 이해/전문성 등 요구됨⭐️ 분석 대상과 방법에 따른 4가지 분석 주제- 해결해야 할 문제, 분석 대상이 무엇인지 알고, 분석 방법도 알고 있다면 → '최적화'- 분석 대상이 무엇인지 알지만 분석 방법을 모른다면 → '솔루션'- 분석 대상이 무엇인지 모르고, 분석 방법도 모른다면 → '발견'- 분석 대상이 무엇인지 모르지만 분석 방법을 알고 있다면 → '통찰력' ⭐️ 목표 시점별 분석 기획 - 과제 중심적인 접근 방식: 과제를 빠르게 해결해야하는 경우 - 장기적인 마스터플랜 방식: 지속적인 분석 내재화를 위한 경우 ⭐️ 분석 기.. 2025. 11. 2. [ADSP] #2. 데이터의 가치와 미래 * 가트너그룹의 더그래니의 정의(3V) - 데이터의 양(Volume) - 다양성(Variety) - 속도(Velocity)+ 4V: 가치(Value) or 정확성(Veracity) + 시각화(Visualization), 가변성(Variability) 등 ⭐️ 빅데이터 출현 배경 - 산업계: 고객 데이터 축적 (양질 전환 법칙: 양적인 변화가 축적되면 질적인 변화도 이루어진다.) - 학계: 거대 데이터 활용 과학 확산 (빅데이터를 다루는 현상이 증가하며 필요한 기술 아키텍쳐 및 통계 도구들이 발전하고 있다.) - 기술발전: 관련 기술의 발달 (저장 기술의 발전과 가력 하락, 클라우드 컴퓨팅 보편화와 분산처리 기술) ⭐️ 빅테이터의 기능 - 산업혁명의 석탄, 철: 제.. 2025. 10. 31. [ADSP] #1. 데이터와 정보 Part 1. 데이터 이해 (20%)Part 2. 데이터분석 기획 (20%)Part 3. 데이터 분석 (60%) - 가장 중요! * 데이터란? - 저장이나 처리에 효율적인 형태로 변환된 정보(information) - 존재적 특성: 객관적 사실 ex. 국어 100점, 수학 95점 - 당위적 특성: 추론/예측/전망/추정을 위한 근거로 기능 ex. 평균 95점* 데이터 유형 - 정성적 데이터: 언어, 문자 등 - 정량적 데이터: 수치, 기호, 도형 등 ⭐️ 정형/비정형/반정형 데이터 - 정형(structured) 데이터: 고정된 틀이 있고, 연산 가능 ex. CSV, 엑셀, 관계형 데이터베이스 등 - 비정형(unstructured) 데이터: 고정된 틀이 없고, 연산 불가능 ex... 2025. 10. 30. 이전 1 다음 반응형
