[TIL] 2021.08.01 ADsP 2과목

 

데이터 분석의 계획 수립 방향성

 

1. 분석 기획 : 실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업

 

2. 분석 대상과 방법(**기출)

How / What	Known	Unknown
Known	최적화(Optimization)	통찰(Insight)
Unknown	해법(Solution)	발견(Discovery)

최적화 - 분석 대상과 분석 방법을 이해하고 최적화할 수 있는 형태로 수행

해법 - 분석 대상은 알지만 분석 방법을 모를 때 솔루션을 찾는 형태로 수행

통찰 - 분석 대상은 불분명하지만 분석 방법은 알고 있으면 인사이트를 도출함

발견 - 분석 대상과 방법을 모른다면 분석 대상 자체를 새롭게 도출

 

3. 목표 시점 별 분석 기획 방안

(1) 과제 중심적인 접근 방식 : 목표 시점별로 당면한 과제를 빠르게 해결하는 방식 - (Qick-win : 원인이 명확할 때 즉각적으로 개선)

(2) 장기적인 마스터 플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화를 위한 방식. 의미있는 분석을 위해 분석능력, IT 프로그래밍 분석 주제에 대한 도메인 전문성, 의사소통이 중요. 분석 대상 및 방식에 따른 분석 주제를 과제 단위 혹은 마스터플랜 단위로 도출

 

4. 분석 기획시 고려사항

(1) 가용 데이터에 대한 고려 : 분석을 위한 데이터 확보가 필수적. 유형에 따라 적용 가능한 솔루션 분석이 있으므로 유형에 대한 분석.

-(* 데이터 저장 방식)

--1. RDB - 관계형 데이터베이스, SQL로 관리 가능 - Oracle, MSSQL, MySQL 등

--2. NoSQL - 비관계형 데이터베이스, 전통적 방식과 다르게 설계된 DB - MongoDB, Cassandra, HBase, Redis 등

--3. 분산파일시스템 - 분산된 서버의 로컬 디스크에 파일을 저장. 읽기, 쓰기 등을 OS가 아닌 API를 제공해 처리하는 방식 - HDFS 등

 

(2) 분석을 통해 가치가 창출될 수 있는 적절한 활용방안과 유스케이스(Use-Case) 탐색

(3) 분석 수행시 발생하는 장애 요소들에 대한 사전 계획  수립