분석 분류표

데이터 분석 전문가 가이드(KODB)를 참고한 요약 시트이다.

분류	주요내용	세부내용	키 포인트
데이터 이해	데이터의 이해	데이터와 정보	지식의 피라미드**, 형태: 정성적, 정량적
		데이터베이스의 정의와 특징	잘 보관된 정보의 집합, 통합/저장/공용/변화
		데이터베이스 활용	모든 것
	데이터의 가치와 미래	빅데이터의 이해	규모/형태/속도, 인과관계 -> 상관관계
		빅데이터의 가치와 영향	다목적 활용, 새로운 가치 창출, 분석 기술의 발전
		비즈니스 모델	연관규칙/유전/회귀/소셜네트워크/유형(분류)/기계학습/감정
		위기 요인과 통제 방안	사생활 침해 -> 동의에서 책임으로 책임 원칙 훼손 -> 결과 기반의 책임 원칙 고수 데이터 오용 -> 알고리즘 접근 허용 (구글 사례)
		미래의 빅데이터	데이터(모든 것), 기술(알고리즘 진화), 인력(데이터 과학자)
	가치 창조를 위한 데이터 과학과 전략 인사이트	빅데이터 분석과 전략 인사이트	전략적 통찰력
		전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량	데이터 과학자(기획/분석/기술) = 기술 + 인문학적 통찰력
		빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래	디지털 -> 연결 -> 중개 “통계는 술취한 사람이 가로등을 조명이 아닌 몸을 기대는 지지대로 사용하는 것처럼 종종 다른 용도로 쓰인다.” 마크 - 분석의 한계는 수집된 데이터의 범주에 있다.
데이터 처리 기술 이해	데이터 처리 프로세스	ETL(Extraction, Transformation and Load)	추출, 변형, 적재
		CDC(Change Data Capture)	변경 데이터 처리
		EAI(Enterprise Application Integration)	연계 통합, 데이터 허빙
		데이터 연계 및 통합 기법 요약	일괄 통합, 비동기식 실시간 통합, 동기식 실시간 통합
		대용량 비정형 데이터 처리	대규모 분산 병렬 처리
	데이터 처리 기술	분산 데이터 저장 기술	분산 파일 시스템(하둡), 데이터베이스 클러스터, NoSQL
		분산 컴퓨팅 기술	맵리듀스, 병렬 쿼리, 클라우드 인프라
		클라우드 인프라 기술	SaaS, PaaS, IaaS
데이터 분석 기획	분석과제 정의	개요	질문에서 시작, 선택과 집중(핵심으로도 유용), 프로세스 속 분석
		분석 기회 발굴	탑 다운, 바톰 업 방식
		분석 기회 구조화	유저스토리의 구체화
		분석 방안 구체화	분석 필요 데이터 정의, 분석 ROI 평가 (데이터 확보 비용)
		분석 활용 시나리오 정의	시나리오 플로우 그림
		분석 정의서 작성	플로우 요소에 대한 세부 정의
		전사관점 분석적용 시 고려요소	업무영역 -> 전사 목표(Cause-Effect Map), 프로세스 내재화
	분석 마스터 플랜	마스터 플랜 수립	우선순위 평가 -> 단계적 로드맵 수립
		분석 거버넌스 체계	분석 수준 진단(준비도, 성숙도), 분석 조직(인력), 교육 및 변화관리
데이터 분석	데이터 분석 개요	데이터 분석 프로세스	요건 정의 -> 모델링(알고리즘) -> 검증 및 테스트 -> 적용
		데이터 분석 기법의 이해	데이터 처리, 시각화, 공간 분석, 탐색적 분석, 통계 분석, 데이터 마이닝, 시뮬레이션, 최적화, 배포 및 운영
		분석 환경 이해와 기본 사용법	R 스튜디오
	통계분석	통계분석의 이해	통계(추출, 척도), 통계분석, 확률분포, 추정과 가설검정, 비모수 검정 **척도: 명목, 순서, 구간, 비율
		기초 통계분석	기술 통계, 인과관계의 이해, 상관 분석, 회귀 분석
		시계열 분석	정상성(변환,차분), 시계열 모형(자기회귀모형, 이동평균모형)??
		다차원 척도법	유사성을 측정하여 거리의 형태로 시각화 하는 방법
		주성분 분석	분산을 극대화 하는 변수를 주성분으로 나열
	데이터 마트	데이터 변경 및 요약	요약변수/파생변수/Reshape sqldf, plyr, table Like DataFrame on Python
		데이터 가공	Data Exploration, 변수 중요도
		기초 분석 및 데이터 관리	데이터 EDA(탐색적 데이터 분석), 결측값 처리,
	정형 데이터 마이닝	데이터 마이닝 개요	통계적 분석과 달리 가설/가정에 의한 분석이 아니다. 연관관계 도출
		분류분석(Classification)	학습 형태
		예측분석(Prediction)	기존 데이터를 활용하여 활동 결과를 예측 (시계열 변수, 인과관계 모형)
		군집분석(Clustering)	계층적 군집 방법, 비계층적 군집 방법
		연관분석(Association Analysis)	장바구니 분석
	비정형 데이터 마이닝	텍스트 마이닝	텍스트를 정량화하여 마이닝
		사회연결망 분석	연결정도(개수)/근접(거리)/매개(브로커)/위세(가중치) 중심성
	시뮬레이션 및 최적화	빅데이터와 시뮬레이션	빅데이터를 통해 시뮬레이션 모델링이 용의함
		시뮬레이션	실제 상황을 확률적 모형으로 단순화 한 것
		최적화	목적함수의 값을 최적화(최대 또는 최소) 시키는 변수 조합 찾기
데이터 시각화	시각화 인사이트 프로세스	시각화 인사이트 프로세스의 의미	탐색(자료), 분석(관계), 활용(확장 개념)
		탐색(1단계)	데이터 확인, 열결 고리 확인, 관계의 탐색
		분석(2단계)	대상의 구체화, 분석과 시각화 도구, 지표설정과 분석
		활용(3단계)	내부 적용, 외부 설명과 시각화 도구, 인사이트의 발전과 확장
	시각화 디자인	시각화의 정의	데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 표현 및 전달
		시각화 프로세스	정보 구조화 -> 정보 시각화 -> 정보 시각표현
		시각화 방법	정보 시각 표현, 인터렉션 구현
		빅데이터와 시각화 디자인	ING…
	시각화 구현	시각화 구현 개요	시각화 플랫폼, 시각화 라이브러리, 인포그래픽스
		분석 도구를 이용한 시각화 구현: R	분석과 시각화의 일원화
		라이브러리 기반의 시각화 구현: D3.js	HTML5 기술을 활용한 자바스크립트 기반의 라이브러리