빅데이터분석기사 필기 13일차

Part04 빅데이터 결과 해석

Chapter02 분석 결과 해석 및 활용

Section03 분석 결과 활용

 

 

1) 빅데이터 분석 방법론

1. 분석기획(Planning) : 분석하려는 비즈니스를 이해하고 분석 목표와 범위를 설정하는 단계
2. 데이터 준비(Preparing) : 프로젝트에 필요한 데이터의 범위와 요건을 정의하고 기준에 맞도록 데이터를 수집, 가공, 준비하는 단계
3. 데이터 분석(Analyzing) : 준비단계에서 확보된 데이터를 이용하여 다양한 분석작업 수행
4. 시스템 구현(Developing) : 설계 및 구현, 시스템 테스트 및 운영 등의 작업 수행
5. 평가 및 전개(Deploying) : 모델의 성능을 유지하고 주기적으로 개선하는 노력을 하기 위해 모델 발전계획 수립, 프로젝트의 성과를 정량적, 정성적으로 평가

 

2) CPISP-DM

1. 비즈니스 이해(Business Understanding) : 비즈니스 관점에서 프로젝트의 목적과 요구사항을 이해하기 위한 단계
2. 데이터 이해(Data Understanding) : 분석을 위한 데이터를 수집하고 분석 대상이 되는 데이터의 속성을 이해하고 인사이트를 발견하는 단계
3. 데이터 준비(Data Preparation) : 수집된 데이터에서 분석기법에 적합한 데이터셋을 편성하는 단계
4. 모델링(Modeling) : 분석을 위한 다양한 모델링 기법과 알고리즘을 선택하고 테스트를 통해 최적화해 나가는 단계
5. 평가(Evaluation) : 모델링 단계에서 만들어진 분석모델이 프로젝트의 목적에 부합하는지를 평가하는 단계
6. 전개(Deployment) : 완성된 모델을 실제 업무 현장에 적용하는 단계

 

3) SEMMA

1. 샘플링(Sample)
2. 탐색(Explore)
3. 전처리(Modify)
4. 모델링(Model)
5. 평가(Assess)

 

 

4) KDD

1. 데이터 추출(Select)
2. 전처리(Preprocessing)
3. 변환(Transformation)
4. 데이터마이닝(Data Mining)
5. 해석 / 평가(Interpretation / Evaluation)

 

5) 분석모형 리모델링 방법

1. 분석 목적에 기반한 가설 및 추정방법에 대한 재검토
2. 분석용 데이터의 범위 및 품질 검토
3. 과대적합과 과소적합 방지를 위한 알고리즘 개선
4. 분석알고리즘과 매개 변수 최적화
5. 분석 모형 융합과 재결합

 

 

참고 : 이기적 빅데이터분석기사 필기 교재