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분석 기획과 분석 주제 4유형

빅데이터분석기사 · 데이터 분석 계획 · 약 10분

쉽게 말하면

분석을 시작하기 전에 '무엇을(대상), 어떻게(방법) 분석할지'를 정해요. 둘 다 알면 이미 하는 일을 더 잘하는 '최적화', 대상만 알면 방법을 새로 찾는 '솔루션', 방법만 알면 어디에 쓸지 찾는 '통찰', 둘 다 모르면 새로 찾아 나서는 '발견'이에요. 쓸 수 있는 데이터, 비슷한 사례, 걸림돌도 미리 따져요.

시험용 정의

분석 기획은 실제 분석을 하기 전에 어떤 목표(What)를 어떤 방식(How)으로 수행할지 정하고 관리 방안을 미리 세우는 일이다. 분석 기획자는 수학·통계 지식, IT 기술, 해당 업무(도메인) 이해를 고루 갖춰야 한다. 분석 주제는 분석 대상과 분석 방법을 아는지에 따라 최적화(둘 다 앎), 솔루션(대상만 앎), 통찰(방법만 앎), 발견(둘 다 모름) 네 유형으로 나뉜다. 기획할 때는 가용 데이터(어떤 데이터를 얻을 수 있나, 유형은 무엇인가), 적절한 유스케이스(비슷한 분석 사례·솔루션 활용), 장애요소에 대한 사전 계획(정확도만 좇아 비용이 늘지 않게, 결과를 조직에 정착시키는 변화관리)을 고려한다.

비유로 이해하기

요리 대회다. 메뉴(대상)와 레시피(방법)를 다 알면 더 맛있게 다듬는 최적화, 메뉴만 정해졌으면 레시피를 개발하는 솔루션, 새 조리 기구(방법)를 샀는데 어디에 쓸지 찾는 것이 통찰, 둘 다 없이 냉장고를 열어 무엇을 만들지 찾는 것이 발견이다.

자세히

분석 주제 4유형

방법을 앎 (Known How)방법을 모름 (Unknown How)
대상을 앎 (Known What)최적화 (Optimization)솔루션 (Solution)
대상을 모름 (Unknown What)통찰 (Insight)발견 (Discovery)

유형별 예

유형상황
최적화재고 부족을 줄이려 하고 수요 예측 방법도 있다 → 설정을 다듬는다
솔루션이탈 고객을 줄이고 싶은데 방법을 모른다 → 분석 방법을 찾는다
통찰군집분석은 할 줄 아는데 어디에 쓸지 모른다 → 쓸 곳을 찾는다
발견무엇이 문제인지도 방법도 모른다 → 데이터를 탐색해 새로 찾는다

분석 기획 시 고려사항 세 가지

고려사항내용
가용 데이터분석에 쓸 데이터를 확보할 수 있는가, 정형·반정형·비정형 중 무엇인가
적절한 유스케이스 탐색비슷한 분석 시나리오와 솔루션을 최대한 활용한다
장애요소에 대한 사전 계획정확도를 높이려 기간·인력을 늘리면 비용이 커진다. 일회성이 아니라 조직에 정착하도록 이해하기 쉬운 결과와 변화관리를 준비한다

목표 시점별 접근

구분과제 중심 접근마스터 플랜 접근
기간당면 과제를 빠르게중장기
1차 목표Speed & TestAccuracy & Deploy
과제 유형Quick-Win (빠른 성과)Long Term View
접근 방식Problem Solving (문제 해결)Problem Definition (문제 정의)

기획 단계에서 하지 않는 것

  • 정확도를 높이려고 무조건 가장 복잡한 모형을 정하는 것
  • 최신 분석 기법을 쓴다는 사실 자체를 목표로 삼는 것
  • 데이터 정합성 검증 같은 상세 작업은 데이터 준비 단계에서 한다

데이터에 근거한 판단이 근거 없는 대안보다 바람직하다. 직관과 경험만으로 결정하지 않는다.

시험에 이렇게 나와요

확인 문제

Q1. 분석 대상은 정해져 있지만 어떤 방법으로 분석할지 모르는 경우의 분석 주제 유형은?

  1. 솔루션
  2. 최적화
  3. 통찰
  4. 발견
정답 보기

1번 솔루션

대상(What)은 알고 방법(How)을 모르면 솔루션(Solution)이다. 반대로 방법만 알고 대상을 모르면 통찰(Insight)이다.

Q2. 분석 대상과 분석 방법을 모두 알고 있을 때의 분석 주제 유형은?

  1. 발견
  2. 통찰
  3. 솔루션
  4. 최적화
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4번 최적화

둘 다 알면 기존 방식을 더 잘 하는 최적화다.

Q3. 분석 방법은 알지만 분석 대상이 명확하지 않은 경우는?

  1. 통찰
  2. 발견
  3. 솔루션
  4. 최적화
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1번 통찰

방법만 알면 통찰(Insight).

Q4. 분석 기획 시 고려사항으로 알맞지 않은 것은?

  1. 적절한 유스케이스 탐색
  2. 장애요소에 대한 사전 계획
  3. 가용 데이터 확인
  4. 정확도를 위해 가장 복잡한 모형을 미리 확정
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4번 정확도를 위해 가장 복잡한 모형을 미리 확정

복잡도를 무조건 높이면 비용이 커지고 정착이 어렵다.

Q5. 과제 중심적 접근 방식의 특징으로 알맞은 것은?

  1. Long Term View
  2. Quick-Win
  3. Problem Definition
  4. Accuracy & Deploy
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2번 Quick-Win

과제 중심은 빠른 성과(Quick-Win), Speed & Test, 문제 해결 중심이다.

Q6. 분석 대상과 방법을 모두 모를 때 데이터를 탐색해 새로 찾아내는 유형은?

  1. 통찰
  2. 솔루션
  3. 발견
  4. 최적화
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3번 발견

둘 다 모르면 발견(Discovery).

헷갈리기 쉬운 O·X

분석 대상은 알지만 방법을 모르는 경우는 통찰 유형이다.

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X 솔루션 유형이다. 통찰은 방법만 아는 경우.

과제 중심적 접근이라도 이행 과제 사이의 선후관계는 고려해야 한다.

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O 데이터 확보처럼 먼저 끝나야 하는 과제를 따진다.

분석 기획에서는 정확도를 높이기 위해 가장 복잡한 분석 모형을 정해 두는 것이 원칙이다.

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X 비용과 해석 가능성, 정착을 함께 고려한다.

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