분석 모델 선택 필요
- 결정
- 여러 대안 중에서 행동을 선택하는 작업을 수행하는 지각적 정신 활동입니다.
- 마지막으로 선택이 이루어지고 결과가 그려집니다.
- 불확실성 감소
- 불확실성은 의사 결정에서 가장 큰 문제입니다.
- 분석을 통한 불확실성 통제는 시장 반응에 큰 도움
- 요약
- 현재 상황을 쉽고 빠르게 캡처
- 다음 답변 준비
- 인과 관계 식별
- 데이터간 상관관계 분석을 통한 원인과 결과 규명
- 인과관계 파악을 통한 정밀진단 가능
- 예측
- 원인과 결과 패턴을 식별하면 다음에 발생할 결과도 예측할 수 있습니다.
- 반드시 같은 패턴으로 이어지는 결과는 아니지만 앞으로 일어날 결과에 대비할 수는 있다.
- 빅데이터 분석의 기본 목적
- 과거의 데이터로 근본 원인을 분석하고 그 결과 미래를 예측
- 데이터에는 지연 특성이 있지만 시퀀싱 특성도 있습니다.
- 과거의 데이터로 근본 원인을 분석하고 그 결과 미래를 예측
해석 모델 선정 절차
- 대상 데이터 선택 및 분석 문제 요구 사항 정의 또는 비즈니스 이해에 따른 대상/조건 정의
- 데이터 수집, 정리 및 매핑
- 데이터 전처리(데이터 정리, 종속/독립 변수 선택, 데이터 변환, 데이터 통합, 데이터 축소 등)
- 최적해석모델 선정
해석 모델의 정의 및 종류
- 예측 분석 모델
- 과거 상황에 따른 데이터와 가설을 바탕으로 미래 현상을 분류하고 예측하는 모델
- “무슨 일이 일어날까요?”에 대한 모델
- 적조, 날씨, 주가, 범죄/위험, 쇼핑물품 등 예측 및 추천
- 상태 진단 모델
- 과거 데이터를 활용하여 현재 상황을 객관적으로 진단하는 모델
- 미래를 예측하는 대신 현재를 이해하는 데 사용하십시오.
- “왜 과거에 무슨 일이 일어났습니까? 그리고 지금은 무엇입니까?”에 대한 모델입니다.
- 최적화 분석 모델
- 분석 모델 최적화에 중점을 둔 모델
- 제한된 자원과 환경 내에서 최대 효용과 이익과 같은 결과를 달성하기 위해.
- 분석 모델 최적화에 중점을 둔 모델
분석 모델 정의를 위한 전제 조건
- 해석 모델을 정의하기 전에 실제로 해석을 수행할 수 있는 가능성 확인
- 상황에 맞는 평가기준표 및 표를 작성하고 각 항목에 부여된 종합점수로 분석모형의 가능성을 판단
- 사전 결정 기준은 긴급하고 실행 가능성이 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
해석모델을 정의하고 구분하기 위한 평가기준표 예시
| 기본 | 판단의 근거 |
| 필요 | 개인 또는 기관 관점에서 분석 작업이 필요한지 여부 결정 |
| 웨이브 효과 | 정성적 및 정량적 기대 영향의 범위 결정 |
| 긴급 | 자연과 장기 과제를 분리하여 당장 해결해야 할 사회적 문제가 있는지 판단 |
| 구현 옵션 | 과제를 완수하는 데 어려움이 있는지 판단하기 위해 현실을 평가 |
| 데이터 수집 가능성 | 공공기관과의 협력, 데이터 수집, 데이터 구매 등 제한사항 결정 |
| 모델 확장성 | 파일럿 작업으로 끝나지 않고 작업을 전체 데이터 모델로 확장할 수 있는지 확인 |
- 분석 모델을 정의하기에 충분한 데이터 확보 여부 판단
- 관련 기록 분석 사례 또는 솔루션을 검토하여 이를 최대한 활용할 수 있는지 확인하십시오.
- 상향식 접근
- 문제를 정의하기 어려운 경우 대량의 데이터를 분석하여 인사이트 도출
- 특정 영역을 결정하고 의사 결정 지점으로 나아가는 과정에서 분석 작업을 식별하는 방법
- 하향식 접근법
- 문제 정의가 가능한 경우 문제 탐색과 연계하여 비즈니스 모델, 외부 참조 모델 또는 분석적 유스 케이스 기반 모델을 발굴하는 방법.
- Business Model : 수익을 내는 방법을 확인하여 문제 해결을 위한 분석과제 발굴
- 외부 참조 모델: 벤치마킹을 통한 분석 주제에 대한 후보 풀 생성 및 선택
- 분석 활용 사례 : 솔루션의 영향과 문제에 대한 자세한 설명을 명시하여 구체적인 분석 과제 도출
- 문제 정의가 가능한 경우 문제 탐색과 연계하여 비즈니스 모델, 외부 참조 모델 또는 분석적 유스 케이스 기반 모델을 발굴하는 방법.
