[2과목 1장 2절] 분석 방법론

1. 분석 방법론 개요

1) 기업의 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소

-고정관념, 편향된 생각, 프레이밍 효과

 

2) 방법론의 적용 업무의 특성에 따른 모델

-폭포수 모델(Waterfall Model)

-프로토타입 모델(Prototype Model)

-나선형 모델(Spiral Model)

 

2. KDD 분석 방법론

-데이터셋 선택 : DB 또는 원시 데이터에서 분석에 필요한 데이터 선택. 데이터마이닝에 필요한 목표데이터를 구성

-데이터 전처리 : 분석 대상용 데이터 셋에 포함된 잡음, 이상치, 결측지를 식별하고 필요시 제거 or 의미 있는 데이터로 재처리.

-데이터 변환 : 분석 목적에 맞게 변수를 생성, 선책하고 데이터의 차원을 축소. 학습용 데이터, 시험용 데이터로 분리.

-데이터 마이닝 : 학습용 데이터를 이용해 분석목적에 맞는 데이터마이닝 기법 선택.

-결과 평가 : 데이터마이닝 결과에 대한 해석과 평가, 분석 목적과의 일치성 확인.

=> 각 단계마다 필요 시 이전 단계를 반복할 수 있음.

3. CRISP-DM 분석 방법론

-업무 이해 : 업무 목적 파악, 요구사항 이해.

-데이터 이해 : 분석을 위한 초기 데이터 수집, 속성 이해

-데이터 준비 : 분석 기법에 적합한 데이터를 편성(많은 시간 소요 가능)

-모델링 : 모델링 기법 및 알고리즘 선택. 모델 평가.

-평가 : 분석 결과인 모델링 결과가 프로젝트 목적에 부합하는지 평가

-전개 : 전개 계획 수립, 유지보수 계획 마련

4. 빅데이터 분석 방법론

1) 빅데이터 분석의 계층적 프로세스

 

 

2) 빅데이터 분석 방법론 5단계