분석 프로젝트 관리
쉽게 말하면
분석 프로젝트는 일반 프로젝트와 달라요. 데이터가 얼마나 크고 복잡한지, 결과가 얼마나 빨리 필요한지, 모델을 얼마나 정확하고 안정적으로 만들지를 함께 따져야 해요. 정확도는 '과녁 가운데에 가까운가', 정밀도는 '여러 번 쏴도 한곳에 모이는가'예요.
시험용 정의
분석 과제는 다섯 특성을 고려해 관리한다. Data Size(데이터 양), Data Complexity(비정형·여러 시스템에 흩어진 데이터를 통합하는 복잡도), Speed(결과가 필요한 시점, 실시간이냐 일 단위냐), Analytic Complexity(모델의 정확도와 복잡도·해석 가능성 사이의 균형), Accuracy & Precision이다. Accuracy(정확도)는 모델의 예측값과 실제값의 차이가 작은 정도(활용 측면), Precision(정밀도)은 반복해 측정·예측해도 편차가 작은 정도(안정성 측면)이며, 둘은 트레이드오프일 수 있다. 프로젝트 관리 영역은 통합·이해관계자·범위·자원·시간·원가·리스크·품질·조달·의사소통의 열 가지다.
비유로 이해하기
활쏘기다. 화살이 과녁 중심 가까이 꽂히면 정확도가 높고, 중심에서 벗어나도 한 점에 몰려 꽂히면 정밀도가 높다. 매번 다르게 흩어지면 아무리 평균이 중심이어도 믿고 쓰기 어렵다.
자세히
분석 과제의 다섯 특성
| 특성 | 고려할 것 |
|---|---|
| Data Size | 분석할 데이터의 양 |
| Data Complexity | 비정형 데이터, 여러 시스템의 데이터를 통합하는 어려움 |
| Speed | 결과를 언제 써야 하나 (실시간 사기 탐지 vs 월별 보고) |
| Analytic Complexity | 정확도를 높이면 모델이 복잡해지고 해석이 어려워진다. 목적에 맞게 균형 |
| Accuracy & Precision | 정확도와 정밀도. 활용 목적에 따라 무엇을 우선할지 정한다 |
정확도와 정밀도
| 구분 | 뜻 | 측면 |
|---|---|---|
| Accuracy 정확도 | 예측(측정)값과 실제값의 차이가 작은 정도 | 활용 측면 |
| Precision 정밀도 | 반복했을 때 결과의 편차가 작은 정도 | 안정성 측면 |
프로젝트 관리 영역 (10가지)
| 영역 | 영역 |
|---|---|
| 통합 | 이해관계자 |
| 범위 | 자원 |
| 시간 | 원가 |
| 리스크 | 품질 |
| 조달 | 의사소통 |
분석 프로젝트 관리의 특징
- 데이터 영역과 비즈니스 영역을 함께 이해해야 한다
- 도메인 전문가, 분석 전문가, IT 전문가가 협업한다
- 데이터를 탐색하며 계획이 바뀔 수 있다. 처음 계획을 무조건 그대로 밀고 가는 것이 좋은 것은 아니다
- 결과가 실제 업무에 쓰이도록 이해관계자와 계속 소통한다
- 품질 관리는 산출물이 기준을 충족하는지 확인하는 품질 검토와 과정이 품질을 확보하도록 점검하는 품질 보증을 포함한다
시험에 이렇게 나와요
- 정확도 → 실제값과 차이가 작음, 정밀도 → 반복 결과가 일관됨 (빈칸 채우기로 자주 나옴)
- 안정성 측면은 정밀도, '안정성에서 정확도가 더 중요'는 틀림
- 정확도를 높이면 복잡도가 오를 수 있다 (반드시·무조건 표현은 틀림)
- 분석 계획은 탐색 결과에 따라 조정할 수 있다
- 품질 관리 = 품질 검토 + 품질 보증
확인 문제
Q1. 예측을 여러 번 반복했을 때 결과가 서로 얼마나 일관된지를 나타내는 것은?
- 복잡도(Complexity)
- 정확도(Accuracy)
- 정밀도(Precision)
- 재현율(Recall)
정답 보기
3번 정밀도(Precision)
반복 결과가 한곳에 모이는 정도가 정밀도, 실제값에 가까운 정도가 정확도다.
Q2. '예측값과 실제값의 차이를 줄이는 것'과 '반복 예측 사이의 차이를 줄이는 것'을 차례로 무엇이라 하는가?
- 정밀도, 정확도
- 정확도, 정밀도
- 재현율, 정확도
- 정확도, 재현율
정답 보기
2번 정확도, 정밀도
실제값과의 차이는 정확도, 반복 간 차이는 정밀도.
Q3. 분석 과제의 다섯 특성이 아닌 것은?
- Brand Awareness
- Data Size
- Speed
- Analytic Complexity
정답 보기
1번 Brand Awareness
Data Size, Data Complexity, Speed, Analytic Complexity, Accuracy & Precision 이다.
Q4. 분석 프로젝트 관리에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 처음 세운 계획은 중간에 바꾸지 않고 끝까지 지킨다
- 이해관계자와 계속 소통한다
- 데이터의 크기와 복잡도를 고려한다
- 정확도와 해석 가능성의 균형을 맞춘다
정답 보기
1번 처음 세운 계획은 중간에 바꾸지 않고 끝까지 지킨다
데이터 탐색 결과에 따라 계획을 조정할 수 있어야 한다.
Q5. 정확도와 복잡도의 관계로 알맞은 것은?
- 정확도는 과제 선정에 영향을 주지 않는다
- 복잡도를 높이면 정확도가 무조건 오른다
- 정확도를 낮추면 복잡도가 반드시 오른다
- 정확도를 높이면 복잡도가 상승할 수 있다
정답 보기
4번 정확도를 높이면 복잡도가 상승할 수 있다
트레이드오프 관계일 수 있다. '무조건·반드시'는 틀린 표현.
Q6. 프로젝트 관리 영역이 아닌 것은?
- 범위
- 조달
- 마케팅
- 원가
정답 보기
3번 마케팅
통합·이해관계자·범위·자원·시간·원가·리스크·품질·조달·의사소통의 열 가지다.
헷갈리기 쉬운 O·X
모델의 안정성 측면에서는 정확도가 정밀도보다 더 중요하다.
정답 보기
X 안정성은 반복 결과의 일관성, 즉 정밀도의 문제다.
품질 관리는 품질 검토와 품질 보증 활동을 포함한다.
정답 보기
O
Speed 특성은 분석 결과를 언제 활용해야 하는지를 고려하는 것이다.
정답 보기
O 실시간인지 주기적 보고인지.