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1. 데이터 분석 도구를 사용하기에 앞서 생각해 볼 것들 사용하는 도구의 기능들이 목적과 어떻게 연결되어 있는지 생각 내제된 통계적인 기초 원리는 무엇인지에 대해 생각 이러한 고찰이 결여된 분석 도구 사용은 이해하기 힘든 결과를 초래할 수 있음 2. 프로젝트에 맞는 데이터 분석 도구 선택 방법 간단한 엑셀 스프레드시트부터 프로그래밍 코딩을 필요로 하는 파이썬까지 범위가 광대하다 명확한 목표 도구들이 할 수 있는 역량에 집중하기보다는 참여한 프로젝트 과제에서 어떤 것들을 중점적으로 필요로 하는지에 대해 고민하는 것이 중요 구현해 내고 싶은 것, 해결하고 싶은 문제, 프로젝트가 줄 수 있는 영향력을 명학히 설계하면 도구 선택의 폭을 좁힐 수 있다 비슷한 유사 프로젝트 사례를 참조 본인이 속한 산업체와 비슷한..

1. 데이터 품질 검증 필요한 데이터를 확보한 후에는 데이터의 품질에 대해 생각해야 한다 데이터를 확보하는 단계에서는 필요한 데이터를 최대로 확보하는 것이 목표다 아무리 많은 데이터를 확보하였더라도 확보한 데이터가 정확하고, 일관되며, 유효한지는 다른 문제다 품질에 문제가 있거나 무관한 데이터는 분석에 도움이 되지 않는다 데이터 분석에 앞서 취득한 데이터의 품질을 검증하는 단계가 필요하다 ① 데이터 품질 판단의 기준은 무엇인가? - 5가지 데이터 품질 판단 기준 기준 설명 정확성 정확하고 가독성 높은 데이터가 포함되고 있는가? 관련성 분석에 필요한 요구사항을 충족하면서 분석 주제와 관련 있는 데이터가 포함되어 있는가? 완전성 부분적으로 데이터가 누락되거나 오류가 존재하는 데이터가 존재하는가? 적시성 최신..

양질의 데이터를 어떻게 확보할지가 중요한 관건 취득을 위한 탐색 과정은 내부에서 외부로 찾아보고 확보하는 것이 좋다 1. 데이터는 어디에서 구할 수 있을까? - 내부 vs. 외부 데이터 확보를 위해서는 데이터 세트의 주요 분류를 이해하는 것이 필요 분류를 이해하면 체계적으로 풍부하고 다양한 정보를 습득할 수 있다 내부 데이터: 조직 또는 개인의 통제하에 생산되고 관리되는 데이터 (ex. 엑셀, 워드, ppt ...) 외부 데이터: 조직의 통제 및 관리 영역이 아닌 외부에서 생성되는 모든 데이터 (ex. SNS, 개방형 데이터, 공공 데이터 ...) ① 내부 데이터 내부의 문제점을 분석하는 경우, 가장 유용한 자료가 될 수 있다 조직과 관련된 가치 있는 정보가 많고, 프로젝트와 직접적인 연관성이 높을 수 ..

1. 목적 의사결정에 필요한 통찰력을 얻는 것 과거 경험에만 의존하지 않고, 객관적인 데이터를 기반하여 의사결정을 수행 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 개인 또는 조직이 원하는 결과를 얻기 위한 일련의 과정 2. 중요성 조직의 생산성, 효율성 및 수익성 성장의 기회 보이지 않던 기회를 포착(데이터 마이닝) 불필요하게 낭비되는 부분을 식별하여, 시간/비용 감소 합리적 의사결정 축적된 경험과 지식을 뒷받침하는 합리적 의사결정 도구 설득과 협상을 위한 훌륭한 도구 탄탄한 그거와 이를 뒷받침하는 데이터 3. 고려사항 의사소통 분석 과정과 결과를 정화하게 공유하고 소통하는 것이 프로젝트 성공의 핵심 분석자는 의도한 바를 명확하게 보고 대상자에게 전달해야 한다 전달받는 쪽에서 의도한 대로 이해하지 못한다면, 목표 ..