ADsP 2과목 주관식 총 정리

[2과목]

 

Servitization :제품과 서비스의 결합

 

분석단계 성숙도 포지셔닝 : 도입-> 활용 -> 확산 -> 최적화

 

분석유즈 케이스 : 분석기회를 구체적인 과제로 만들기 전 풀어야할 문제에 대한 상세서명 및 해당 문제를 해결하였을 때 발생하는 효과를 명시

 

분석 방법론 구성요소 : 상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물 (목적은 오답)

 

사전영향평가 : 데이터 거버넌스엣 데이터 저장관리는 데이터구조 변경에 따른 사전영향 평가도 수행되어야 효율적 통제가 가능하다

 

문제탐색도구 :탐색적 문제발견, 외부참조 모델 기반 문제 탐색, 분석유즈케이스

(오답 비즈니스기반 모델 탐색)

 

(중요) 분석 프로젝트 관리영역 : 통합 이해관리자 조달 시간 리스크 원가 범위 자원 의사소통 품질

 

CoE : 구성원들이 비즈니스 역량, IT역량 및 분석역량을 고루 갖추어야 하며 협업부서 및 IT부서와의 지속적인 커뮤니케이션을 수행하는 조직 내 분석전문 조직

 

ISP : 전사적인관점 정보구조 도출, 전략 및 실행계획수립할 전사적인 종합정보추진계획

 

모델링 : 분석용 데이터를 이용한 가설을 통하여 통계모델을 만들거나, 기계학습을 이용한 데이터의 분류,예측,군집등의 기능을 수행하는 모델을 만드는 과정

 

비즈니스모델 : “어떻게 수익을 창출할지“에 대한 검증, 핵심적인 요소를 만든 비즈니스 모델을 비즈니스 모델

상향식 접근방법 : 비지도

 

애자일 모델 : 전체적인 플랜을 짜고 문서를 통해 주도해나가던 워터폴 모델과 달리 예측하며 개발하지 않고, 일정한 주기를 가지고 만들어내며 필요할대마다 요구사항을 더하고 수정하는 소프트웨어를 개발해 나가는 방식

 

(중요) 우선순위 고려요소

- 전략적 중요도

- 비즈니스 성과 (ROI)

- 실행 용이성

 

(중요) 적용범위 / 방식 고려 요소

- 업무 내재화 적용수준

- 분석 데이터 적용수준

- 기술적용 수준

 

능력성숙도통합모델 : 소프트웨어 개발 및 전산장비 운영 업제들의 업무능력 및 조직의 성숙도를 평가하기 위한 모델

 

전략 캠퍼스 : 기업의 상품이나 서비스가 주는 가치를 고객의 효용이라는 관점에서 비교 평가하는 도구

 

기존 판매 정보 기반 영업사원의 판단 시 재고 관리 및 적정 가격 판매 어려움 이라는 비즈니스 문제를 분석 문제로 변환 -> 내부 판매 정보 의외 수요 예측을 수행할 수 있는 변수의 추출, 모델량을 통한 수요 예측

 

KDD 분석 절차

데이터셋선택 -> 데이터 전처리 - 데이터 변환 -> 데이터 마이닝 -> 데이터 마이닝 결과 평가

 

분석 마스터 플랜 : 전사 차원에서 식별된 다양한 분석 주제 또는 과제를 대상으로 적용으 우선순위를 선정하고 이를 실행하기 위해 구체적인 일정계획, 단계적 구현 로드맵, 소요 인력, 예산 등 실행 계획을 수립하는 과정이다.

 

모델링 : CRISP-DM 단계중 훈련 데이터와 결과 데이터를 평가하여 모델 과적합 등의 문제를 발견하고 대응 방안을 마련하는 단계

 

탐색적 데이터 분석 : 분석용 데이터셋에 대한 정합성 검토, 데이터 요약, 데이터 특성을 파악하고 모델링에 필요한 데이터를 편성한다. 데이터 시각화과정도 이때에 수행될 수 있고 데이터 분포 확인, 변수 간 연관성 분석도 수행된다.

 

데이터 거버넌스 : 전사 차원의 모든 데이터에 대하여 정책 및 지침, 표준화, 운영조직 미 책임 등의 표준화된 관리 체계를 수립하고 운영을 위한 프레임 워큼 및 저장소를 구축하는 것

 

분석준비도 진단 6가지 : 분석 업무, 분석 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, 분석 인프라

 

Accuracy : 분석의 활용적 측면 precission : 안정성 측면

 

분석 과제 정의서 : 수행계획의 입력물로 사용하기 때문에 프로젝트를 수행하는 이해관계자가 프로젝트의 방향을 설정하고 성공여부를 판별할 수 있는 주요한 자료로서 명확하게 작성되어야 한다.

 

분석 성숙도 진단 3가지 : IT부문, 비즈니스 부문 조직역량 부문

 

마스터 데이터 : 자주 변하지 않고 처리 운용에 기본 자료로 제공되는 자료의 집합으로 인사데이터에서 이름, 생년월일이 해당되는 데이터

 

브레인 스토밍 : 창의적인 아이디어를 계산하기 위한 학습도구이자 회의 기법, Quick & Easy 방식