본문 바로가기
728x90
반응형

분류 전체보기179

[ADsP] 2.4 데이터 분석 프로젝트 관리 분석 프로젝트 관리 ■ 분석 프로젝트 관리를 위한 5가지 주요 영역 1. 데이터 크기(Data Size) : 데이터의 양. 2. 데이터 복잡성(Data Complexity) : 데이터에 잘 적용될 수 있는 분석 모델 선정 필요. 3. 속도(Speed) : 시나리오 측면에서의 속도. 분석 모델의 성능 및 속도를 고려한 개발. 4. 분석 복잡성(Analytic Complexity) : 해석이 가능하면서도 정확도를 올릴 수 있는 최적 모델 선정. - 정확도(Accuracy)와 복잡도(Complexity)는 트레이드 오프 관계 5. 정확도·정밀도(Accuracy & Precision) - 정확도 : 모델과 실제 값의 차이. 분석의 활용성 측면. - 정밀도 : 모델을 반복했을 때 편차. 분석의 안정성 측면. - .. 2023. 2. 11.
[ADsP] 2.3 데이터 분석 과제 발굴 분석 과제 발굴 ■ 하향식 접근 방법 : 문제가 확실할 때 사용. 문제가 주어지고 해법을 찾기 위해 사용(지도 학습). - 문제 탐색 -> 문제 정의 -> 해결 방안 탐색 -> 타당성 검토 1) 문제 탐색 : 빠짐없이 문제를 도출하고 식별하는 것이 중요. ① 비즈니스 모델 기반 - 비즈니스 모델 캔버스를 활용하여 창출될 문제를 누락없이 도출 - 5가지 영역 : 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라 ② 분석 기회 발굴의 범위 확장 - 거시적 관점 : STEEP(사회, 기술, 경제, 환경, 정치) - 경쟁자 확대 관점 : 대체재, 경쟁자, 신규 진입자 - 시장의 니즈 탐색 : 고객(소비자), 채널, 영향자 - 역량의 재해석 : 내부 역량, 파트너 네트워크 ③ 외부 참조 모델 기반 문제 탐색 : 유.. 2023. 2. 11.
[군산]자주적 관람 갤러리&제로웨이스트샵 안녕하세요 여러분~ 나는 오늘 무엇을 샀나! 오늘은 자주적 관람을 방문해서 이것저것 골라담아 왔습니다 자주적 관람 전라북도 군산시 구영 5길 21-4 운영시간 11:00~18:00 월, 화 정기휴무 해가 잘드는 곳에 위치한 자주적 관람은 제로웨이스트샵이에요 제로웨이스트(zero waste)란 포장을 줄이거나 재활용이 가능한 재료를 사용해서 쓰레기를 줄이려는 세계적인 움직임이랍니다 자주적 관람에서는 PP, PE 재질의 플라스틱(병뚜껑), 말린 우유팩, 멸균팩 등을 모으는 자원순환품목 프로젝트를 함께 하고 있답니다 색별로 분리해서 수거하는 모습을 볼 수 있었어요 이렇게 모아진 자원순환품목은 재활용되거나 업사이클링 제품으로 재탄생하기도 합니다 업사이클링은 우리말로 '새활용'이라고 하는데요 재활용의 상위 개념으.. 2023. 2. 11.
[ADsP] 2.2 데이터 분석 방법론 분석 방법론 개요 ■ 분석 방법론의 구성요소 : 상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물 ■ 기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애 요소 1. 고정관념 2. 편향된 생각 3. 프레이밍 효과(Framing Effect) : 동일한 상황임에도 개인의 선택이나 판단이 달라지는 현상. 분석 방법론의 모델 3가지 ■ 폭포수 모델 - 단계를 순차적으로 진행. - 이전 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행. - 하향식(Top Down) 진행. ■ 프로토타입 모델 - 고객의 요구사항을 완전히 이해하지 못했을 때 사용. - 일부분을 우선 개발(초기 모델)하여 사용자에게 제공 후 결과를 통한 개선 작업. 신속하게 해결책 모형 제시. - 상향식 접근방법. ■ 나선형 모델 - 반복을 통해 점증적으로 개발 - 반복에 .. 2023. 2. 10.
[ADsP] 2.1 데이터 분석 기획 분석 기획이란? - 분석을 수행할 과제의 정의, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 것. - 어떤 목표(What)를 달성하기 위해 어떤 데이터를 가지고 어떤 방식(How)으로 수행할지 계획하는 작업. 분석 대상과 방법 ■ 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따른 4가지 분류 방법(How) 대상(What) Known Un-Known Known 최적화(Optimization) 통찰(Insight) Un-Known 솔루션(Solution) 발견(Discovery) - 최적화 : 방법과 대상을 모두 안다. - 솔루션 : 대상만 알고 방법은 모른다. -> 방법을 찾아야 하므로 솔루션 - 통찰 : 방법만 알고 대상은 모른다. - 발견 : 방법과 대상 모두 모른다. .. 2023. 2. 8.
[ADsP] 1.8 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트 데이터 사이언스 ■ 데이터 사이언스의 정의 - 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해내는 학문. - 데이터와 관련된 모든 분야의 전문지식을 종합한 학문(총체적(holistic) 접근법). - 정형, 반정형, 비정형의 다양한 유형의 데이터를 대상으로 함. - 분석 뿐만 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 포함한 포괄적 개념. ■ 다른 학문과의 차이점 데이터 사이언스 통계학 데이터 마이닝 분석 대상 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터 정형 데이터 분석 방법 분석 + 시각화 + 전달을 포함한 포괄적 개념 분석에 초점 학문 접근 종합적 학문, 총체적 접근법 ■ 데이터 사이언스의 핵심 구성요소 1. 분석 : 수학, 확률모델, 머신러닝, 분석학 등과 같은 이론적 지식. 2. IT : 프로그래밍, .. 2023. 2. 6.
728x90
반응형