[ADsP - 데이터 분석 기획] Mission → KPI → 문제정의 프레임, 데이터 분석 기획의 첫걸음

2-1 분석 기획 개요 & 방향성 도출
Mission → KPI → 문제정의 프레임, 데이터 분석 기획의 첫걸음

 

 

"미션은 명확한데, KPI는 어떻게 정하지?" 데이터 분석을 하다 보면 이런 고민, 한 번쯤 해보셨을 거예요. 미션(Mission)은 분명 존재하는데, 이걸 구체적인 지표(KPI)로 옮기고, 다시 데이터 분석 과제로 변환하는 게 막막하죠. 특히 초보 분석가나 ADsP 준비생이라면 Mission → KPI → 문제정의까지 연결하는 논리 흐름이 추상적으로 느껴질 수 있어요.

저도 ADsP 공부를 처음 시작했을 때 이 파트에서 막혔던 기억이 나요. 단순히 외운다고 해결되는 게 아니라, "왜 이 프레임이 중요한가?"를 제대로 이해하고 나서야 방향이 보이더라고요. 그래서 이번 포스트에서는 단순 개념 설명을 넘어서서, 이 프레임을 어떻게 실무에서 활용할 수 있는지도 함께 살펴보려 해요.

ADsP 시험을 준비하고 있다면, 이 프레임이 출제 포인트 중 하나라는 사실, 알고 계셨나요? 기출 문제에도 Mission과 KPI 간의 연결 논리를 묻는 문항이 꾸준히 등장하고 있어요. 그렇기에 이번 포스팅을 통해 ADsP 2과목의 핵심 개념을 확실히 잡고 가실 수 있을 거예요!

목차

1. Mission 정의의 의미와 범위 [모의고사 포함] 2. KPI란 무엇인가? 정량화와 측정의 기준 [모의고사 포함] 3. Mission → KPI → 문제정의 연결 논리 [모의고사 포함] 4. 좋은 문제정의란 무엇인가? 실패 사례와 함께 [모의고사 포함] 5. 실무에 적용되는 프레임워크 예시 [모의고사 포함] 6. ADsP 기출 경향과 분석 기획 전략 [모의고사 포함]

1. Mission 정의의 의미와 범위 🧭

데이터 분석 프로젝트의 출발점은 Mission 정의입니다. 여기서 Mission이란 조직의 최종 목표, 즉 "우리가 왜 이 분석을 하는가?"에 대한 답변이죠. 흔히 비즈니스 목표나 경영진의 지향점에서 Mission이 출발합니다.

예를 들어볼까요? "신규 고객을 늘리고 싶다"는 목표는 너무 포괄적이에요. 이걸 Mission으로 표현하면 "고객 기반 확대를 위한 마케팅 전략 수립" 정도가 적절하겠죠. 구체적이면서도 분석의 방향을 잡아주는 표현이 필요합니다.

Mission 정의 시 고려해야 할 3가지 요소

• 조직의 상위 전략과 연결되어야 한다 (전사적 Mission 또는 중장기 전략과 일치)
• 정성적 문장이 아니라 데이터 기반 문제로 전환 가능해야 한다
• Mission에서 KPI로 이어지는 측정 기준을 내포하고 있어야 한다

정리하면, Mission은 분석 기획의 출발점이자 나침반이에요. 이 방향이 명확해야 KPI와 문제정의가 어긋나지 않습니다.

📘 Mission 정의 – 모의고사 5문제

1. Mission 정의의 목적 중 가장 올바른 설명은?
   ① 데이터 분석 도구 선택
   ② 조직의 분석 예산 결정
   ③ 분석 방향성 수립
   ④ 데이터 시각화 기법 고안
   정답: ③ / 해설: Mission은 전체 분석의 방향을 잡는 첫 단계입니다.
2. 다음 중 Mission의 특징이 아닌 것은?
   ① 전략과 연계되어야 한다
   ② 측정 가능해야 한다
   ③ 데이터 수집이 어려워도 된다
   ④ 정성적인 언어만으로 표현된다
   정답: ④ / 해설: Mission은 정성적 표현보다는 데이터 분석으로 확장 가능해야 합니다.
3. ‘매출 증대’라는 조직 목표에서 Mission으로 바람직한 표현은?
   ① 제품 재고 조사
   ② SNS 분석을 통한 트렌드 파악
   ③ 고객 세분화 기반 마케팅 전략 수립
   ④ 연간 회의 주제 선정
   정답: ③ / 해설: KPI와 연동 가능한 구체적 분석 방향입니다.
4. Mission을 수립할 때 고려해야 할 사항으로 적절하지 않은 것은?
   ① 조직 전략과 일치 여부
   ② 분석 도구의 가격
   ③ 정량적 평가 가능성
   ④ 데이터 확보 가능성
   정답: ② / 해설: Mission 수립은 도구 선택보다 상위 개념입니다.
5. 다음 중 Mission 정의의 필요성에 대한 설명으로 옳은 것은?
   ① 문제 해결 단계에서만 유용하다
   ② 데이터 시각화 도구를 고를 수 있다
   ③ 분석 프로젝트 전체의 방향을 설정한다
   ④ KPI 수립 이후에 필요하다
   정답: ③ / 해설: Mission은 프로젝트 전체 흐름을 잡는 첫 시작입니다.

이처럼 Mission의 정의와 범위를 명확히 이해하는 것은 ADsP 시험뿐 아니라, 실무 분석 기획에도 핵심이에요. 다음 단계인 KPI 정의로 넘어가기 전, ‘왜 분석을 하는가?’라는 질문에 제대로 답할 수 있어야 합니다.

관련 키워드: ADsP 분석 기획, Mission 정의, 분석 방향 수립

2. KPI란 무엇인가? 정량화와 측정의 기준 🎯

KPI(Key Performance Indicator), 익숙한 용어지만 막상 정의하라고 하면 막막해지는 순간, 다들 있으셨죠? "성과 지표야, 그냥 숫자로 측정하면 되는 거 아냐?"라는 생각, 반은 맞고 반은 틀립니다.

KPI는 단순히 숫자를 나열하는 게 아니라, 조직의 Mission을 수치로 구체화한 핵심 지표입니다. 즉, 측정 가능하고 행동 유도 가능한 '의미 있는 숫자'여야 하죠.

좋은 KPI가 되기 위한 조건

1. 정량적이어야 한다 (측정 가능성)
2. 명확한 목표와 연결되어야 한다 (목표 정렬성)
3. 행동을 유도할 수 있어야 한다 (실행 가능성)
4. 주기적으로 측정 가능해야 한다 (추적 가능성)
5. 이해관계자 모두가 해석 가능해야 한다 (명료성)

예를 들어 “신규 고객 확보율 20% 증가”는 KPI가 될 수 있어요. 하지만 “고객이 더 많이 오게 하자”는 KPI가 아니에요. 너무 추상적이죠.

KPI는 데이터 분석에서 어떤 역할을 할까?

• 분석 결과가 KPI 향상으로 이어지는지를 판단할 기준 제공
• 다양한 대안을 비교할 때 기준 역할 수행
• 목표 미달 원인을 분석하는 핵심 기준

Mission을 KPI로 연결하는 건 곧 분석의 기준을 만드는 일입니다. 이 기준이 없으면, 분석이 방향 없이 흐를 수 있어요. 말 그대로 ‘데이터만 보고 있는’ 상태가 되는 거죠.

📘 KPI 정의 – 모의고사 5문제

1. KPI가 아닌 것은?
   ① 고객 충성도 점수
   ② 방문자 수 증가율
   ③ 직원 사기 진작 캠페인
   ④ 평균 구매 전환율
   정답: ③ / 해설: 캠페인은 활동일 뿐, 정량적 측정이 어려운 경우 KPI로 보기 어렵습니다.
2. 다음 중 KPI의 필수 요건이 아닌 것은?
   ① 정량성
   ② 측정 가능성
   ③ 감성적 표현
   ④ 명확한 목표 연계성
   정답: ③ / 해설: KPI는 감성이 아닌 수치와 데이터로 표현되어야 합니다.
3. KPI 수립의 주요 목적은?
   ① 도구의 기능 평가
   ② 분석의 주제를 구체화
   ③ 분석가의 업무량 조정
   ④ 회의의 효율성 향상
   정답: ② / 해설: KPI는 Mission을 구체화하고 문제정의의 기반이 됩니다.
4. 다음 중 좋은 KPI로 보기 어려운 것은?
   ① 고객 불만 신고율 10% 감소
   ② 일일 평균 유입량 2,000명 유지
   ③ 사용자 행동 예측
   ④ 이탈률 5% 감소
   정답: ③ / 해설: 예측은 추정이므로, 실제 측정 가능한 지표가 아닐 수 있습니다.
5. KPI는 Mission과 어떤 관계인가?
   ① 분석 도구로 KPI를 수립한다
   ② Mission을 측정 가능한 형태로 구체화한 것이다
   ③ 문제정의 후에 KPI를 만든다
   ④ KPI는 감성적 목표와 연결된다
   정답: ② / 해설: KPI는 Mission을 수치화해 분석의 방향을 명확히 합니다.

이제 KPI가 단순한 숫자가 아니라는 걸 아셨을 거예요. ‘측정 가능한 전략’이라는 개념으로 접근해야 합니다. 다음 파트에서는 Mission → KPI → 문제정의를 어떻게 하나의 논리 흐름으로 연결할 수 있는지 살펴볼게요.

관련 키워드: KPI 설정, 데이터 기반 문제정의, ADsP 분석 프레임

3. Mission → KPI → 문제정의 연결 논리 🔗

Mission과 KPI, 따로따로 이해했다면 이제 이 둘을 ‘하나의 분석 흐름’으로 연결해야 할 때입니다. 그리고 이 연결 고리의 끝에 있는 것이 바로 문제정의(problem definition)예요.

데이터 분석은 ‘문제 해결의 도구’입니다. 하지만 문제 자체를 제대로 정의하지 않으면 아무리 좋은 모델과 시각화를 써도 효과는 반감되죠. 그래서 Mission → KPI → 문제정의 흐름이 명확하고 논리적이어야 합니다.

논리 흐름 예시 🧩

1. Mission: 신규 고객 기반 확대
2. KPI: 월간 신규 회원 수 30% 증가
3. 문제정의: 어떤 유입 채널이 신규 회원 가입에 가장 큰 영향을 미치는가?

이 예시는 비즈니스 목적 → 측정 지표 → 분석 질문으로 흘러가는 전형적인 구조입니다. 이렇게 전개되면 분석 과제의 방향성도 분명해지고, 결과 해석과 액션으로도 자연스럽게 이어져요.

Mission → KPI → 문제정의 흐름을 연결할 때 주의할 점

• Mission과 KPI 간 인과관계를 설명할 수 있어야 함
• KPI와 문제정의는 같은 단어를 쓰지 않도록 주의 (중복 피하기)
• 문제정의는 구체적인 데이터 질문 형태로 변환되어야 함

📘 Mission → KPI → 문제정의 프레임 – 모의고사 5문제

1. 다음 중 KPI에서 문제정의로 자연스럽게 이어지는 예시는?
   ① KPI: 이탈률 감소 → 문제정의: 고객 만족도 개선을 위한 이벤트 기획
   ② KPI: 앱 설치 수 증가 → 문제정의: 신규 앱 기능 아이디어 수집
   ③ KPI: 평균 응답 시간 20% 단축 → 문제정의: 어떤 부서의 응답 지연이 전체 평균에 영향을 주는가?
   ④ KPI: SNS 노출 수 증가 → 문제정의: 트렌디한 디자인 조사
   정답: ③ / 해설: KPI의 원인 분석으로 이어지는 구체적인 데이터 질문입니다.
2. Mission → KPI → 문제정의 흐름이 올바르게 연결된 것은?
   ① Mission: 고객경험 강화 → KPI: 재구매율 감소 → 문제정의: 클레임 접수 건수 분석
   ② Mission: 비용 절감 → KPI: 생산성 향상율 10% 증가 → 문제정의: 부서별 업무 소요 시간 분석
   ③ Mission: 직원 복지 향상 → KPI: 만족도 조사 항목 증가 → 문제정의: 설문조사 문항 개선
   ④ Mission: 고객 충성도 확보 → KPI: 고객 수익 기여도 → 문제정의: 연령별 채널 선호도
   정답: ② / 해설: KPI가 Mission을 수치화했고, 문제정의가 그 원인 분석으로 이어집니다.
3. 다음 중 문제정의 문장으로 적절한 것은?
   ① 고객을 늘려야 한다
   ② SNS를 더 열심히 해야 한다
   ③ 신규 가입 고객의 이탈 원인은 무엇인가?
   ④ 리뷰 수를 높여야 한다
   정답: ③ / 해설: 데이터로 접근할 수 있는 분석 질문 형태입니다.
4. 문제정의 단계에서 가장 먼저 해야 할 일은?
   ① 가설 수립
   ② 데이터 시각화
   ③ 분석 도구 설치
   ④ 머신러닝 알고리즘 선택
   정답: ① / 해설: 문제정의는 구체적인 분석 가설에서 출발해야 합니다.
5. 다음 중 Mission → KPI → 문제정의 흐름이 부적절한 예시는?
   ① Mission: 고객 확대 → KPI: 신규 고객 증가율 → 문제정의: 채널별 유입률 비교
   ② Mission: 재고 감소 → KPI: 월말 재고량 10% 감소 → 문제정의: 재고 회전율이 낮은 제품군 탐색
   ③ Mission: 브랜드 인지도 향상 → KPI: 유튜브 조회수 증가 → 문제정의: 광고소재 비교
   ④ Mission: 비용 절감 → KPI: 앱 리뷰 평점 4.5 이상 → 문제정의: 고객 만족도 분석
   정답: ④ / 해설: KPI가 Mission과 무관한 리뷰 평점으로 설정되어 부적절합니다.

이제 Mission → KPI → 문제정의의 연결 고리를 직접 체감하셨을 거예요. ADsP 시험뿐 아니라 실무에서도 분석 기획의 본질은 문제정의로 귀결된다는 점, 꼭 기억하세요.

관련 키워드: 문제정의 프레임워크, 분석 기획 논리 구조, ADsP KPI 연결

4. 좋은 문제정의란 무엇인가? 실패 사례와 함께 🧠

문제정의가 제대로 되지 않으면, 아무리 정교한 분석을 하더라도 "그래서 뭐 어쩌라고?"라는 피드백을 듣기 마련입니다. 좋은 문제정의는 단순한 질문이 아니라 분석 방향성과 데이터 설계의 뼈대가 됩니다.

그렇다면 어떤 문제정의가 '좋다'고 평가받을까요? 정답은 측정 가능성, 구체성, 실행 가능성이라는 세 가지 기준에 충실한가입니다.

문제정의의 좋은 예 vs 나쁜 예

구분	문제정의 예시	설명
좋은 예	‘구매 전환율이 높은 고객군의 특성은 무엇인가?’	정량 분석 가능, 세그먼트 기반 타겟팅 전략 수립 가능
나쁜 예	‘고객을 행복하게 만들려면 어떻게 해야 하나?’	주관적이고 측정 기준 없음
좋은 예	‘광고 매체별 클릭당 비용(CPC)의 차이는 통계적으로 유의미한가?’	분석 도구 및 통계 테스트 적용 가능

문제정의는 말 그대로 ‘질문’을 잘 만드는 일이에요. 그런데 그 질문이 측정 가능하고, 분석 결과에 따라 행동할 수 있어야 합니다. 이게 없으면 ‘지식’은 생겨도 ‘실행’이 안 되거든요.

실패 사례에서 배우는 문제정의 교훈

• Mission 없이 KPI만 정한 채 분석을 시작 → 문제 정의가 산으로 감
• KPI는 정했지만, 그 수치가 왜 중요한지 설명 불가 → 문제설정이 무의미해짐
• 문제정의가 너무 광범위하거나 모호함 → 분석 도구만 써보고 끝남

📘 문제정의 품질 – 모의고사 5문제

1. 문제정의가 가져야 할 요소가 아닌 것은?
   ① 측정 가능성
   ② 구체성
   ③ 감성적 표현
   ④ 실행 가능성
   정답: ③ / 해설: 문제정의는 논리적이고 데이터 중심이어야 하며, 감성은 불필요합니다.
2. 다음 중 문제정의로 보기 어려운 문장은?
   ① 고객별 이탈 사유 파악
   ② 방문자의 행동 경로 분석
   ③ 고객 만족도 향상을 위한 문구 추천
   ④ 가격 민감도 분석을 통한 할인 전략 수립
   정답: ③ / 해설: 추천은 실행 단계이며, 정의보다는 솔루션 중심입니다.
3. 좋은 문제정의는 무엇을 고려해야 하나?
   ① 질문의 개수
   ② 분석 툴의 가격
   ③ 데이터 확보 가능성과 분석 목적의 일치
   ④ 팀원의 감성적 만족도
   정답: ③ / 해설: 실제 분석 가능한 데이터가 있어야 하고 목적과 방향이 맞아야 합니다.
4. 문제정의 실패 시 발생할 수 있는 문제는?
   ① 분석 속도 향상
   ② 리포트 양 증가
   ③ 분석 결과와 실제 니즈 불일치
   ④ 마케팅 채널 다양화
   정답: ③ / 해설: 잘못된 문제정의는 현업에서 적용 불가능한 분석 결과를 초래합니다.
5. 문제정의가 잘된 상태는 어떤 것인가?
   ① 분석 범위가 무제한임
   ② 데이터 수집 여부가 불확실함
   ③ 질문이 데이터로 측정 가능함
   ④ 분석 결과가 반드시 마케팅 전략이 됨
   정답: ③ / 해설: 문제정의는 ‘데이터로 측정 가능한 질문’이 되어야 합니다.

관련 키워드: 문제정의 예시, 분석 실패사례, ADsP 문제설정

5. 실무에 적용되는 프레임워크 예시 💼

ADsP 이론에서 배운 Mission → KPI → 문제정의 프레임, 실제 기업에서는 어떻게 활용될까요? 현장에서 이 프레임은 단순히 이론이 아니라, 의사결정 도구로 기능합니다. 실제 사례를 통해 이 흐름이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴보죠.

📌 사례 1: 이커머스 – 고객 이탈률 분석

1. Mission: 충성 고객 유지율 향상
2. KPI: 월간 재구매 고객 비율 10% 증가
3. 문제정의: 장바구니 이탈이 많은 고객군은 누구인가?

분석 결과, 40대 여성 + 모바일 접속 + 특정 브랜드 상품을 주로 본 고객군에서 이탈이 많았어요. 이를 통해 해당 고객군에 맞춘 맞춤형 알림, 할인 쿠폰 제공 전략이 도출됐죠.

📌 사례 2: 금융 – 비대면 서비스 사용 확대

1. Mission: 디지털 채널 이용률 확대
2. KPI: 월간 모바일 앱 로그인 수 20% 증가
3. 문제정의: 앱을 설치했지만 사용하지 않는 고객군의 특성은?

이를 통해, 앱 사용률이 낮은 고객층(예: 고연령층, 기존 점포 위주 사용자)에 맞는 간편 로그인 기능을 추가하여 실제 사용 전환을 유도할 수 있었습니다.

💬 실무 적용 시 팁

• 문제정의가 전략 KPI 개선과 직결되어야 함
• 데이터 기반 커뮤니케이션을 위한 공통 언어로 활용
• 분석 결과를 현업 실행 전략으로 연결 가능해야 함

📘 Mission → KPI → 문제정의 실무적용 – 모의고사 5문제

1. 이커머스 사례에서 Mission은?
   ① 장바구니 기능 개선
   ② 모바일 고객 경험 향상
   ③ 충성 고객 유지율 향상
   ④ 구매 전환율 증가
   정답: ③ / 해설: Mission은 전체 방향을 의미하며, KPI와 문제정의가 그 하위에 위치합니다.
2. 금융 사례에서 도출된 KPI는?
   ① 앱 설치 수
   ② 모바일 알림 수
   ③ 월간 로그인 수 20% 증가
   ④ 고연령 사용자 비율 감소
   정답: ③ / 해설: 명확한 수치 목표로 KPI로 설정된 내용입니다.
3. Mission → KPI → 문제정의 흐름이 실무에서 중요한 이유는?
   ① 데이터 양을 줄이기 위해
   ② 분석 가설을 생략하기 위해
   ③ 전략-분석-실행 간 연결성을 확보하기 위해
   ④ 분석 보고서를 간결하게 만들기 위해
   정답: ③ / 해설: 전사 전략부터 데이터 분석까지 이어지는 명확한 구조가 되기 때문입니다.
4. 문제정의가 현업 전략에 영향을 미치기 위해 고려할 요소는?
   ① 분석 도구의 라이선스 비용
   ② 분석 과정의 재미
   ③ 실행 가능한 인사이트 도출 여부
   ④ 시각화 툴의 디자인
   정답: ③ / 해설: 실행 가능한 분석 결과는 문제정의에서부터 설계되어야 합니다.
5. Mission → KPI → 문제정의 프레임이 실무에서 실패할 수 있는 경우는?
   ① KPI가 데이터로 측정 가능할 때
   ② 문제정의가 너무 기술적인 용어일 때
   ③ KPI가 Mission과 무관할 때
   ④ Mission이 중복될 때
   정답: ③ / 해설: 상위 목표와 연결되지 않는 KPI는 분석의 방향을 잃게 만듭니다.

관련 키워드: 분석 프레임워크 예시, Mission KPI 연결, 실무 분석 전략

6. ADsP 기출 경향과 분석 기획 전략 📊

ADsP 2과목, 특히 데이터 분석 기획 파트는 단순 암기보다는 개념 연결과 실무 흐름 이해를 평가하는 경향이 강해요. Mission → KPI → 문제정의는 단골 출제 테마입니다. 이제부터 실제 기출 경향과 준비 전략을 함께 살펴보죠.

ADsP 기출 경향 키워드 분석

• Mission과 KPI의 연결 여부를 묻는 지문형 문제 출제 빈도 높음
• 실제 비즈니스 상황 기반 시나리오 문항(사례 기반 문제) 증가 추세
• '좋은 KPI의 조건', '문제정의 실패 요인' 등의 개념형 객관식도 빈출

즉, 이 파트는 ‘개념 + 실무 응용’을 같이 요구해요. 단순히 정의를 외우기보다는, 실제 업무에 대입해 사고할 수 있는 능력이 중요하죠.

ADsP 시험 대비 전략

1. Mission → KPI → 문제정의 흐름을 도식화 연습하기
2. 기출문제와 유사한 사례 문제 직접 만들어 보기
3. 좋은 문제정의 예시와 나쁜 예시를 비교해보며 판단 연습
4. 각 단계의 개념과 실무 의미를 혼동 없이 정리
5. 실제 기업 사례를 스스로 Mission → KPI → 문제정의로 정리해보기

실제로 이 프레임워크 기반으로 출제되는 문제들은 ‘암기형’보다는 “사고력형 문제”에 가까워요. 그래서 기출 풀이보다는 스스로 분석 구조를 짜보는 연습이 훨씬 효과적입니다.

📘 ADsP 기출경향 – 모의고사 5문제

1. ADsP 2과목 분석기획 파트에서 가장 핵심이 되는 논리 구조는?
   ① KPI → Mission → 문제정의
   ② 문제정의 → KPI → Mission
   ③ Mission → KPI → 문제정의
   ④ 문제정의 → KPI만 설정
   정답: ③ / 해설: 전체 분석의 흐름은 Mission부터 시작해 KPI를 거쳐 문제정의로 연결됩니다.
2. 다음 중 기출 경향과 가장 관련 있는 문항 유형은?
   ① SQL 쿼리 작성
   ② Mission과 KPI 연결 판단
   ③ 모델 정확도 평가
   ④ 표준화 기법 비교
   정답: ② / 해설: Mission과 KPI의 논리 연결 여부는 자주 출제되는 테마입니다.
3. ADsP 기출 문제에서 요구하는 사고력은 주로 어떤 형태인가?
   ① 계산 능력
   ② 암기력
   ③ 응용적 사고력
   ④ 알고리즘 분석력
   정답: ③ / 해설: 문제 정의 및 Mission-KPI 논리는 응용 사고력 기반입니다.
4. Mission-KPI 흐름을 연습하기 가장 좋은 방법은?
   ① 기출문제 외우기
   ② 단어장 만들기
   ③ 실제 사례를 구조화해보기
   ④ 공식 암기 반복
   정답: ③ / 해설: 실제 예시를 Mission → KPI → 문제정의로 정리해보는 것이 가장 효과적입니다.
5. 기출 문제 유형에 가장 적합한 공부법은?
   ① KPI만 반복적으로 암기
   ② 문제정의 없이 Mission만 정리
   ③ 이론과 사례를 함께 연결해보는 연습
   ④ 데이터 시각화만 연습
   정답: ③ / 해설: 단순 암기가 아닌 사고 흐름 중심의 학습이 중요합니다.

관련 키워드: ADsP 기출 문제, KPI 문제유형, 분석기획 전략

마무리 🧩 전략적 사고로 분석 기획의 시작을 열다

Mission → KPI → 문제정의 프레임워크는 단순한 순서 이상의 의미를 가집니다. 이 구조를 통해 우리는 데이터 분석을 ‘무엇을 어떻게 할 것인가’에 앞서, ‘왜 하는가’에 대한 분명한 이유를 부여할 수 있어요. 분석의 목적이 뚜렷할수록, 결과는 더 설득력 있고 실행 가능하게 됩니다.

 

ADsP 자격증 준비생이라면 이번 단원이 단순한 암기 대상이 아닌 ‘생각의 틀을 잡는 과정’이라는 걸 꼭 기억해 주세요. 실제 문제를 해결하려면 어떻게 시작해야 할지, 이제는 감이 좀 오시죠? 실제 사례들을 기반으로 연습하면서 분석가다운 질문을 던질 수 있는 능력을 쌓는 것이 핵심입니다.

 

마지막으로 팁 하나! 기출 문제는 물론 중요하지만, 여러 사례를 자신의 언어로 구조화하는 연습을 해보세요. 그게 바로 실무에서도 통하는 사고력의 출발점이 됩니다.

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