분석 기획에서의 데이터 사이언스 역량

• 분석 역량 : 문제 영역에 대한 전문성, 수학·통계학적 지식
• 균형 잡힌 시각, 데이터·프로그래밍 기술 역량

분석 대상과 방법

• 분석 대상이 무엇인지 알고, 방법도 알고 있다면 = 최적화 (Optimization)
• 분석 대상이 무엇인지 알고, 방법도 모른다면 = 솔루션 (Solution)
• 분석 대상이 무엇인지 모르고, 방법도 모른다면 = 발견 (Discovery)
• 분석 대상이 무엇인지 모르고, 방법은 안다면 = 통찰 (Insight)

분석 기획 방안

• 과제 중심적 접근 방법은 정확도 보다는 해결하는 것에 중점

분석 기획 시 고려사항

• 가용 데이터
  • 분석의 기본이 되는 데이터 확보에 대한 고려
• 적절한 활용 방안 & 유스케이스
  • 과거에 잘 구현되어 활용되고 있는 유사 시나리오 및 솔루션을 최대한 활용
• 장애요소에 대한 사전 계획 수립
  • 분석을 수행할 때 발생 가능한 장애요소에 대한 사전 계획 수립

분석 방법론

• 구성요소
  • 상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물
• 폭포수 모델
  • 단계를 순차적으로 진행, 현재의 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행될 수 있는 하향식 방향으로 진행
• 프로토타입 모델
  • 일부분을 먼저 개발하고 개선 작업을 시행하면서 점진적으로 시스템을 개발해 나가는 접근 방식
• 나선형 모델
  • 반복을 통해 점증적으로 개발하는 측면에서 프로토타입과 유사
  • 하지만, 사용자의 요구에 초점을 맞추기보다 위험요소를 사전에 제거한다는 것이 차이점