Professional Engineering/데이터분석준전문가(ADsP) 썸네일형 리스트형 [ADsP] 3과목 제 2장 분석 마스터 플랜 제 2 장 분석 마스터플랜 : 지속적으로 분석이 주는 가치를 체계적으로 관리하고 분석 역량을 내재화하려고 하면 단기적인 과제 수행뿐만 아니라 중/장기적 관점의 마스터플랜 수립이 필요 -> 마스터플랜은 분석 대상이 되는 과제를 도출 -> 우선순위 평가 -> 단기적 세부 이행 계획 & 중. 장기적 로드맵 작성 : 로드맵 과제들이 잘 수행되도록 하기 위해 "분석 거버넌스 체계 수립"이 필수적! 분석 역량을 높이기 위해 분석 성숙도 측정이 필요 + 분석 거버넌스 체계의 주요 구성 요소인 인프라, 데이터, 조직 및 인력, 관리 프로세스 , 교육 및 변화관리에 대한 방안도 다룰 예정! 제1절 마스터플랜 수립 1. 분석 마스터 플랜 수립 프레임 워크 :" 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 .. 더보기 [ADsP] 3과목 제 1장 데이터 분석 기획의 이해 3과목 데이터 분석 기획 : 데이터 분석 3요소 - Data, Analytic Model, Analyst => 가치 창출 달성 : 데이터 분석에서의 기획은 이런 요소를 잘 활용하여 가치를 창출할 수 있도록 분석 과제를 발굴하고 목표를 달성하기 위하여 데이터, 분석모델, it솔루션 등의 요건 및 수행계획을 정의하는 과정 제1장 데이터 분석 기획의 이해 제1절 분석 기획 방향성 도출 - 분석기획 : 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 , 성공적 분석 결과를 도출하기 위한 중요한 사전 작업!! 1. 분석 기획의 특징 : 데이터 분석에서 주의사항은 IT기술 및 분석 기법에 치우치는 경향 -.. 더보기 [ADsP] 1과목 제 3장 데이터 사이언스와 전략 1과목. 데이터 이해 - 제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 제1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 열풍과 회의론 : 2013년 말을 기점으로 대중 관심이 식고 있음. 가트너는 이를 '피크 이후 기대가 실망으로 바뀌고 거품이 빠지는 과정이 찾아온다'라고 예측했다. *빅데이터 회의론 1) 고객관계관리(CRM) -> 부정적 학습효과 : 도입만 하면 모두 해결될 지 알았는 데 어떻게 활용하고 가치 창출해야 되는지 모름 -> 장비와 설루션에 수백억 투자하고도 방치해 놓는 사태 2) 기존 프로젝트도 그냥 포장만 잘 해놓은 것이 많음 3) 빅데이터 굳이 필요없어도 대중 관심 높아서 사용 -> 우수고객 이탈, 고객 구매패턴 분석해 다음 구매 제품 예측 -> 기존 CRM에서도 가능했던.. 더보기 [ADsP] 1과목 제 2장 데이터의 가치와 미래 제1과목 데이터 이해 - 제2장 데이터의 가치와 미래 - 제1절 빅데이터의 이해 1. 정의 "빅데이터" 용량만 방대한 것이 아니라 복잡성도 증가 -> 기존의 툴로는 다루기 어려운 데이터 세트의 집합 : 빅데이터는 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장,관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 : 빅데이터는 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키덱처 : 데이터와 데이터 처리, 저장 및 분석 기술에 의미 있는 정보 도출에 필요한 인재나 조직까지도 빅데이터에 포함 *빅데이터의 3V : 데이터의 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) 의 증가로 발생한 현상 = 빅데이터.. 더보기 [ADsP] 1과목 제 1장 데이터 이해 1과목. 데이터 이해 - 제1장 데이터 이해 - 제1절 데이터와 정보 1. 데이터의 정의 "데이터(data)" - 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화 - 데이터를 단순한 객체로서 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것. - 객관적 사실이라는 존재적 특성 + 추론/예측/전망/추정을 위한 근거라는 당위적 특성 *데이터의 유형 (정성적 vs 정량적) 1) 정성적 데이터 : 언어, 문자 등 (예: 트위터, 페이스북, 기상특보 등) -> 비정형데이터이기 때문에 상대적으로 많은 비용과 기술이 수반 2) 정량적 데이터 : 수치, 도형, 기호 등 (예: 날씨, 풍속, 나이, 습도 등) -> 수치로 명확하게 표현되는 정. 량. 데이터는 데이터의 양이 크게 증가하더라.. 더보기 이전 1 다음
