데이터 분석 프로세스 완전 정복｜CRISP-DM부터 KDD까지 한 번에!

데이터 분석 프로세스 완전 정복 💡｜CRISP-DM부터 KDD까지 한 번에!

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요즘처럼 빅데이터가 중요한 시대에, 분석을 잘 하려면 단순히 데이터만 보는 건 부족하잖아요? 데이터 분석의 흐름 자체를 제대로 이해하는 것이 정말 중요합니다. 특히, 빅데이터분석기사 시험을 준비하는 분들이라면 CRISP-DM, KDD와 같은 데이터 분석 프로세스를 모르면 고득점은 어렵죠.

이번 포스트에서는 빅데이터 분석 절차의 전반적인 개념과 구조를 완전 정리해서 알려드릴게요. 현업에서 실무자들이 어떻게 분석을 진행하는지, 어떤 순서로 접근하는지, 시험에 나오는 흐름은 어떤지까지! 한 눈에 정리한 구조와 실전 예제, 모의고사까지 담았으니 처음 준비하는 분들도 걱정 마세요 😊

목차

1. 데이터 분석 절차란? [모의고사 포함] 2. CRISP-DM 프로세스 6단계 분석 [모의고사 포함] 3. KDD 프로세스의 구성과 특징 [모의고사 포함] 4. 데이터 분석 절차 비교: CRISP-DM vs KDD [모의고사 포함] 5. 실무 적용 예시로 이해하는 분석 프로세스 [모의고사 포함] 6. 빅데이터분석기사 시험에서 자주 출제되는 포인트 [모의고사 포함]

1. 데이터 분석 절차란? 🧭 [모의고사 포함]

데이터 분석 절차는 말 그대로 데이터를 가지고 어떤 문제를 해결하거나 인사이트를 도출하기 위해 거치는 단계들을 말합니다. 무작정 데이터를 들여다본다고 해서 정답이 나오는 건 아니죠. 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 그래서 등장한 것이 CRISP-DM, KDD 같은 분석 프로세스입니다.

보통 데이터 분석 절차는 다음과 같은 순서를 따릅니다.

1. 문제 정의 및 분석 목적 설정
2. 데이터 수집 및 저장
3. 데이터 전처리 및 정제
4. 모델링(모델 선택 및 학습)
5. 모델 평가 및 검증
6. 결과 해석 및 시각화, 의사결정 반영

이처럼 각 단계는 유기적으로 연결되어 있고, 어느 하나만 잘한다고 성공적인 분석이 되는 건 아닙니다. 분석 전체 흐름을 이해하고 있어야 효과적인 분석이 가능하죠.

📌 데이터 분석 절차의 중요성

• 데이터 중심 의사결정을 위한 구조화된 가이드 역할
• 분석 프로젝트 실패를 줄이는 리스크 관리 도구
• 비전문가와의 소통을 위한 공통 언어 제공

📝 모의고사: 데이터 분석 절차

1. 데이터 분석 절차에서 ‘데이터 정제’가 포함되는 단계는?
   ① 데이터 수집 ② 데이터 전처리 ③ 모델링 ④ 결과 시각화
2. 다음 중 데이터 분석의 첫 번째 단계로 가장 적절한 것은?
   ① 결과 시각화 ② 모델링 ③ 문제 정의 ④ 데이터 마이닝
3. 분석 결과를 비즈니스에 반영하는 단계는 어디에 해당할까?
   ① 모델링 ② 전처리 ③ 평가 ④ 결과 해석 및 적용
4. CRISP-DM과 KDD가 공통적으로 포함하는 단계는?
   ① 데이터 수집 ② 데이터 마이닝 ③ 데이터 저장 ④ 시스템 개발
5. 분석 절차가 필요한 가장 큰 이유는?
   ① 시간 단축 ② 데이터 시각화 ③ 분석의 체계성 확보 ④ 시스템 통합

✅ 정답: ②, ③, ④, ②, ③
해설: 데이터 분석 절차는 단계마다 역할이 다르며, 전처리는 정제, 문제 정의는 분석의 시작, 해석 및 적용은 마지막 단계입니다.

이제 분석 절차의 전반적인 개념이 좀 정리되셨죠? 다음 단계에서는 CRISP-DM 프로세스의 6단계를 좀 더 자세히 파헤쳐볼게요!

📌 관련 키워드: 데이터 분석 절차, 데이터 분석 프로세스, 빅데이터분석기사 공부

2. CRISP-DM 프로세스 6단계 분석 🔍 [모의고사 포함]

CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)은 다양한 산업에서 활용할 수 있도록 고안된 데이터 마이닝 표준 절차예요. 1990년대 말 IBM 등이 주도해서 만들었고, 지금도 가장 널리 사용되는 분석 프로세스 중 하나입니다.

💡 CRISP-DM 6단계 한눈에 보기

1. 1단계: 비즈니스 이해 – 분석 목적, 목표 설정, 프로젝트 계획 수립
2. 2단계: 데이터 이해 – 데이터 수집, 초기 탐색, 데이터 품질 확인
3. 3단계: 데이터 준비 – 분석에 적합한 형태로 데이터 정리 및 변환
4. 4단계: 모델링 – 알고리즘 선택, 모델 학습 및 평가 지표 설정
5. 5단계: 평가 – 모델이 비즈니스 목표를 만족하는지 평가
6. 6단계: 배포 – 모델 결과를 실제 환경에 적용, 보고서 작성

이 절차는 마치 ‘논리적인 흐름’처럼 구성되어 있어서, 분석 프로젝트를 처음부터 끝까지 안정적으로 진행할 수 있도록 도와줍니다. 분석 초보자에게도 명확한 길잡이가 되는 구조라고 할 수 있죠.

📘 실무에서 CRISP-DM이 유용한 이유

• 문제 정의부터 결과 활용까지 전체 과정을 아우름
• 반복적(Iterative) 접근 가능 → 실패해도 다시 시도 가능
• 기업 비즈니스와 연계한 전략적 분석 용이

📝 모의고사: CRISP-DM

1. CRISP-DM의 마지막 단계는 무엇인가?
   ① 데이터 준비 ② 평가 ③ 배포 ④ 모델링
2. CRISP-DM의 모델링 단계에서 수행하는 작업은?
   ① 목표 설정 ② 알고리즘 적용 ③ 데이터 수집 ④ 시각화
3. 데이터 품질 확인은 어떤 단계에서 수행되는가?
   ① 데이터 이해 ② 데이터 준비 ③ 모델링 ④ 배포
4. 비즈니스 목표와 데이터 분석 결과를 비교하는 단계는?
   ① 평가 ② 모델링 ③ 배포 ④ 데이터 준비
5. CRISP-DM에서 반복 수행이 가능한 특성은?
   ① 병렬 처리 ② 비선형 분석 ③ 반복 가능성 ④ 자동화

✅ 정답: ③, ②, ①, ①, ③
해설: CRISP-DM은 배포가 마지막이며, 모델링 단계에 알고리즘 적용, 데이터 품질은 데이터 이해 단계, 반복성이 큰 장점입니다.

다음은 KDD 프로세스의 등장 배경과 단계를 알아볼 차례예요. CRISP-DM과 유사하지만, 조금 다른 시각에서 데이터 분석을 접근한 방식이죠.

📌 관련 키워드: CRISP-DM, 데이터 마이닝 절차, 분석 단계

3. KDD 프로세스의 구성과 특징 🧪 [모의고사 포함]

KDD는 Knowledge Discovery in Databases의 약자로, 말 그대로 '데이터 속에서 지식을 발견하는 과정'을 의미합니다. 1990년대 중반에 학문적 기반으로 확립되었으며, 데이터 마이닝을 포함한 좀 더 넓은 개념이에요.

🔬 KDD 프로세스의 핵심 단계

1. 1단계: 데이터 선택 (Selection) – 분석에 적합한 데이터 선택
2. 2단계: 데이터 전처리 (Preprocessing) – 결측값, 이상치 처리 등
3. 3단계: 데이터 변환 (Transformation) – 형식 변환, 속성 선택
4. 4단계: 데이터 마이닝 (Data Mining) – 알고리즘 적용하여 패턴 추출
5. 5단계: 패턴 평가 (Interpretation/Evaluation) – 유의미한 지식으로 평가

이 프로세스는 지식 발굴(Knowledge Discovery)에 좀 더 초점이 맞춰져 있어요. 즉, 단순히 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 그 결과로부터 새로운 인사이트나 지식을 도출하는 데 중점을 둡니다.

📚 KDD만의 특장점

• 데이터 마이닝 이전 단계(전처리, 변환 등)에 많은 시간과 중요성 부여
• 마이닝 결과를 실제로 지식화하는 데 중점

CRISP-DM보다 약간 더 이론적이고 연구 기반이 강한 편이지만, 학계나 고급 분석 프로젝트에서 여전히 많이 활용되는 방식입니다.

📝 모의고사: KDD 프로세스

1. KDD의 가장 마지막 단계는?
   ① 데이터 수집 ② 마이닝 ③ 패턴 평가 ④ 모델링
2. 데이터의 형식 변환이나 속성 선택이 포함되는 단계는?
   ① 전처리 ② 변환 ③ 마이닝 ④ 평가
3. KDD의 전체 프로세스에서 데이터 마이닝이 차지하는 위치는?
   ① 시작 단계 ② 중간 단계 ③ 끝 단계 ④ 반복 단계
4. KDD와 CRISP-DM 모두 공통으로 포함하는 단계는?
   ① 데이터 정제 ② 알고리즘 개발 ③ 결과 배포 ④ 지식 공유
5. KDD에서 ‘패턴 평가’의 목적은?
   ① 모델 학습 ② 데이터 변환 ③ 유의미한 지식 추출 ④ 시각화

✅ 정답: ③, ②, ②, ①, ③
해설: KDD는 ‘패턴 평가’로 마무리되며, 데이터 마이닝은 중간 단계입니다. 변환은 마이닝 전 단계이고, CRISP-DM과의 공통점은 정제 및 마이닝 접근에 있습니다.

이제 CRISP-DM과 KDD를 모두 알아봤으니, 다음은 이 둘을 비교해보며 어떤 상황에 어떤 방식이 더 적절한지도 살펴보겠습니다!

📌 관련 키워드: KDD 프로세스, 데이터 마이닝, 빅데이터 분석 절차

4. 데이터 분석 절차 비교: CRISP-DM vs KDD ⚖️ [모의고사 포함]

CRISP-DM과 KDD는 모두 데이터 분석의 절차를 구조화한 대표적인 방법론이지만, 적용 목적과 강조점에서 차이가 있어요. 이 두 가지를 비교하면 데이터 분석의 전체 맥락을 훨씬 더 깊이 있게 이해할 수 있답니다.

🆚 CRISP-DM vs KDD 비교표

항목	CRISP-DM	KDD
출현 배경	실무 중심의 산업 표준	학문 중심의 이론적 프레임워크
강조 영역	프로젝트 흐름과 비즈니스 적용	지식 발견과 분석 기술
단계 수	6단계	5단계
분석 접근	반복과 피드백 구조	단계별 지식 추출 집중
주요 사용자	실무 데이터 분석가, 기업	학계, 연구기관

📝 모의고사: 분석 절차 비교

1. 비즈니스 적용과 반복성을 강조하는 절차는?
   ① KDD ② CRISP-DM ③ SEMMA ④ SDLC
2. 지식 발굴에 초점을 둔 절차는?
   ① CRISP-DM ② KDD ③ DMAIC ④ PPDIOO
3. CRISP-DM과 KDD의 공통점으로 가장 적절한 것은?
   ① 알고리즘 최적화 ② 전처리와 모델링 중심 ③ 시각화 기술 강조 ④ 데이터베이스 설계
4. KDD의 가장 큰 특징은 무엇인가?
   ① 비즈니스 프로세스 연계 ② 분석 자동화 ③ 지식 추출 강조 ④ 시각화 중심 분석
5. CRISP-DM이 주로 사용되는 분야는?
   ① 의학 논문 분석 ② 연구 논문 정리 ③ 기업 데이터 분석 ④ 정부 통계 추출

✅ 정답: ②, ②, ②, ③, ③
해설: CRISP-DM은 실무 프로젝트 중심이고 반복 구조를 지니며, KDD는 지식 발굴과 해석에 집중합니다. 둘 다 전처리와 모델링을 포함하는 점에서 공통점을 가지죠.

두 분석 절차의 차이점과 공통점을 파악하면, 상황에 맞는 분석 전략을 세우는 데 훨씬 유리합니다. 이제 실무에서는 이 두 가지 방식이 어떻게 적용되는지도 알아볼까요?

📌 관련 키워드: CRISP-DM 비교, KDD 분석법, 데이터 마이닝 절차

5. 실무 적용 예시로 이해하는 분석 프로세스 💼 [모의고사 포함]

이론적인 프로세스도 중요하지만, 실무에서는 과연 어떻게 쓰일까요? 여기서는 실제 기업의 분석 사례를 통해 CRISP-DM과 KDD가 어떻게 적용되는지 함께 살펴볼게요.

💡 실무 사례 1: 고객 이탈 예측 모델 (CRISP-DM 활용)

• 비즈니스 이해: 이탈 고객을 줄이기 위한 리텐션 전략 필요
• 데이터 이해 및 준비: 최근 1년간 고객 활동 데이터 수집 및 정제
• 모델링 및 평가: Random Forest 모델로 이탈 예측, 정확도 87%
• 배포: 리스크 고객 실시간 알림 시스템에 통합

🧪 실무 사례 2: 제조 공정 이상 탐지 (KDD 활용)

• 데이터 선택: 센서 로그 중 온도, 압력 관련 데이터 추출
• 전처리 및 변환: 이상치 제거, 로그 스케일 변환
• 데이터 마이닝: 클러스터링 기반 이상 탐지 적용
• 패턴 평가: 실제 이상 발생 시점과 94% 일치

📝 모의고사: 실무 적용

1. 이탈 고객 예측 사례는 어떤 프로세스를 적용한 것인가?
   ① SEMMA ② KDD ③ CRISP-DM ④ DMAIC
2. 공정 이상 탐지에서 사용된 클러스터링은 어떤 단계에 해당할까?
   ① 평가 ② 전처리 ③ 마이닝 ④ 변환
3. ‘데이터 준비’라는 용어가 명확히 들어가는 프로세스는?
   ① KDD ② CRISP-DM ③ SEMMA ④ PPDIOO
4. 센서 로그의 이상치 제거는 어떤 작업에 해당할까?
   ① 데이터 수집 ② 전처리 ③ 마이닝 ④ 평가
5. 실무 적용에서 모델 정확도를 검증하는 단계는?
   ① 모델링 ② 배포 ③ 평가 ④ 데이터 준비

✅ 정답: ③, ③, ②, ②, ③
해설: CRISP-DM은 '데이터 준비'를 명시하며, 이상 탐지는 KDD의 '마이닝', 정확도 확인은 '평가' 단계에서 수행합니다.

이제 실제 현장에서 어떤 절차가 어떤 흐름으로 적용되는지 감이 오셨죠? 마지막으로, 빅데이터분석기사 시험에서 어떤 식으로 이 부분이 출제되는지도 함께 정리해볼게요!

📌 관련 키워드: 실무 데이터 분석, 고객 이탈 예측, 공정 이상 탐지, CRISP-DM 적용사례, KDD 실무 활용

6. 빅데이터분석기사 시험에서 자주 출제되는 포인트 🎯 [모의고사 포함]

이제까지 데이터 분석 절차 전반을 살펴봤다면, 이제 시험에 어떻게 출제되는지가 가장 궁금하겠죠? 빅데이터분석기사 1과목인 ‘빅데이터 분석 기획’에서는 분석 절차와 관련된 다양한 개념들이 문제로 자주 등장합니다.

📌 자주 출제되는 핵심 개념 TOP 5

1. CRISP-DM의 6단계 명칭과 순서
2. KDD의 개념과 주요 단계
3. CRISP-DM과 KDD의 차이점 비교
4. 데이터 분석 절차의 필요성과 목적
5. 실무 사례에서 분석 절차 적용 흐름

이런 개념들은 단순 암기보다 각 절차가 어떤 역할을 하고 어떻게 연결되는지를 중심으로 이해하는 것이 좋아요. 시험에서는 “다음 중 CRISP-DM의 순서로 올바른 것은?” 같은 순서형 문제가 특히 많이 나와요.

📝 실전 대비 모의고사: 분석 절차 총정리

1. CRISP-DM의 첫 번째 단계는?
   ① 모델링 ② 데이터 준비 ③ 비즈니스 이해 ④ 평가
2. KDD에서 지식을 도출하는 단계는?
   ① 데이터 선택 ② 패턴 평가 ③ 변환 ④ 수집
3. CRISP-DM의 마지막 단계는?
   ① 평가 ② 배포 ③ 데이터 이해 ④ 준비
4. KDD와 CRISP-DM의 공통점이 아닌 것은?
   ① 데이터 정제 포함 ② 반복 구조 지원 ③ 전처리 무시 ④ 모델링 단계 포함
5. CRISP-DM에서 데이터 품질을 분석하는 단계는?
   ① 모델링 ② 데이터 이해 ③ 평가 ④ 배포

✅ 정답: ③, ②, ②, ③, ②
해설: 분석 절차 관련 문제는 이름만 알아서는 부족하고, 각 단계의 목적과 연결 관계를 파악해야 정확히 풀 수 있어요.

시험 전에는 꼭 단계 순서 암기 + 실무 흐름 연상 + 오답 노트 정리까지 3단계 학습을 병행해보세요. 다음 단계에서는 정리하며 실전 전략까지 함께 공유드릴게요.

📌 관련 키워드: 빅데이터분석기사 기출, 분석 프로세스 정리, 시험 단골 개념

📌 마무리: 분석 절차를 알면 데이터가 보인다!

데이터 분석에서 가장 중요한 건, 무엇을 언제, 왜, 어떻게 하느냐입니다. 이번 글에서 살펴본 CRISP-DM과 KDD는 이런 질문에 체계적으로 답해주는 로드맵과도 같죠.

시험을 준비하면서 단순히 이론을 암기하는 데 그치지 말고, 각 절차가 실무에서 어떤 의미를 가지는지까지 연결해서 이해해보세요. 그렇게 공부하면, 실력도 붙고 점수도 자연스럽게 따라올 거예요!

🧠 학습 전략 인사이트

• 단기 전략: 분석 절차 순서 위주로 암기 + 모의고사 반복 풀이
• 장기 전략: 실무 사례를 통한 프로세스 흐름 익히기 + 유사 개념 비교 연습
• 실무 연결 팁: 자주 접하는 데이터 분석 도구(SPSS, Python, R 등)에 이 절차들을 연결해보기

다음 포스트에서는 “빅데이터분석기사 기출 완전 분석”을 통해 실제 시험에 등장했던 문항들을 유형별로 해부해드릴 예정이니 기대해주세요!

여러분의 데이터 분석 여정에 이 글이 조금이나마 도움이 되었길 바랍니다. 궁금한 점은 댓글이나 이메일로 언제든지 환영입니다 🙌