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데이터 수집부터 저장까지, 분석의 시작을 설계하는 방법 여러분, 혹시 데이터를 모은다는 게 단순히 ‘많이 긁어오면 끝’이라고 생각한 적 있으신가요? 😅 사실 저도 처음엔 그랬어요. 하지만 막상 분석을 해보려고 하면, 어디서 수집했는지, 무슨 방식으로 저장했는지부터 꼬이기 시작하더라구요. 분석의 출발점이자 가장 중요한 단계가 바로 이 데이터 수집·처리·저장 계획 수립이에요.이 글에서는 빅데이터분석기사 시험에서도 자주 나오는 핵심 포인트이자 실무에서도 꼭 필요한 내용을 다룹니다. 초보자분들도 이해할 수 있게 쉽고 친절하게 설명드릴게요. 실제 사례와 함께 정리하고, 각 단계별로 [모의고사 포함] 구성까지 해놨으니, 끝까지 따라오시면 실력 쑥쑥 올라갈 거예요 💪목차1. 데이터 수집 전략: 목적에 맞는 출처 ..

분석 작업 계획과 예산·자원 관리는 어떻게 세울까? 효율적인 분석 프로젝트 운영 전략“분석 작업 계획과 자원 배분, 예산 관리를 한 번에 제대로 이해할 수 있다면?” 초보 데이터 분석가 입장에서 이건 꼭 짚고 넘어가야 할 중요한 포인트예요. 왜냐면 아무리 멋진 분석 기획서를 만들어도, 실행이 안 되면 그냥 ‘이론’일 뿐이거든요. 특히 ADsP 시험을 준비하거나 데이터 분석 실무를 처음 접하는 분들이라면, 이 ‘운영 계획’ 파트를 놓치면 분석 전체가 흔들릴 수 있어요.이번 글에서는 빅데이터 분석기사 시험에서 자주 출제되는 '분석 작업 계획 수립'과 '인력·자원·예산 관리'에 대해 자세히 다뤄볼게요. 이론 설명은 물론, 실제 분석 프로젝트에서 어떻게 적용되는지도 같이 예시로 보여드릴 테니 끝까지 함께 해주세..

분석과제의 범위 정의 및 일정 수립 전략 데이터 분석 프로젝트에서 실패 확률을 줄이는 가장 중요한 열쇠는 바로 분석과제의 범위 설정과 일정 수립입니다. 한 끗 차이의 기획 차이가 수천만 원의 비용 손실을 막고, 프로젝트 성공률을 2배 이상 높이기도 하죠. 그런데 많은 초보자들이 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막해합니다.안녕하세요! 😊 ADsP(데이터 분석 준전문가) 자격증 준비를 함께하는 데이터 기획 블로그에 오신 걸 환영합니다. 이번 글에서는 “분석과제의 범위 정의 및 일정 수립”이라는 핵심 주제를 다뤄보려 해요. 이 주제는 단순한 일정표 작성이 아니라, 전체 분석 프로젝트의 기틀을 세우는 전략과 연결돼 있어요. ADsP 시험을 준비하시는 분들이나 실무에서 기획을 맡게 된 초보 분석가 분들께 실질..

분석 대상 데이터 선정 및 수집 방법 결정 완전 정복 여러분, 혹시 데이터 분석 프로젝트에서 어떤 데이터를 써야 할지 몰라 막막했던 경험 있으신가요? 또는 막상 수집한 데이터가 너무 복잡하거나 엉망진창이라 한참을 허비한 적은요? 분석의 성패는 시작 단계에서 갈리는 경우가 많습니다. 그중에서도 ‘무엇을, 어떻게 수집할 것인가’를 정하는 부분이 특히 중요하죠.이번 글에서는 빅데이터분석기사 1과목 - 빅데이터 분석 기획의 핵심 주제 중 하나인 분석 대상 데이터 선정 및 수집 방법 결정에 대해 쉽고 친절하게 풀어드릴게요. 기출 경향까지 반영한 실전 모의고사도 포함되어 있으니 끝까지 따라와 주세요! 😊📚 목차1. 분석 대상 데이터란? [모의고사 포함] 2. 데이터 선정 기준과 고려사항 [모의고사 포함] 3. ..

분석 목표 설정 및 문제 정의: 데이터 분석의 출발점을 제대로 잡는 법분석을 시작하는 첫 단추, 제대로 꿰고 계신가요? 🤔 "분석하라"고 해서 시작은 했지만, 도대체 무엇을 왜 분석해야 하는지부터 막막한 경우 많으시죠. 특히 초보자일수록 "문제 정의"라는 단계에서 길을 잃기 쉽습니다. 이번 글에서는 빅데이터 분석의 출발점인 분석 목표 설정과 문제 정의에 대해 차근차근 설명드릴게요. 현업에서 자주 마주치는 사례들과 함께 초보자도 실수 없이 따라할 수 있는 문제 정의 체크리스트도 함께 제공하니, 끝까지 읽어보세요! 💡이 글은 빅데이터분석기사 자격증을 준비하는 분들을 위한 가이드로, 실제 시험 출제 기준에 맞춰 내용을 구성했습니다. "빅데이터 분석 기획" 과목의 핵심 주제인 ‘분석 목표 설정 및 문제 정의..

데이터 분석 프로젝트의 단계별 흐름 완전 정복 💡빅데이터 분석 프로젝트를 시작하면, 가장 먼저 떠오르는 생각이 있습니다. “어디서부터 시작하지?”그냥 데이터만 있으면 되는 줄 알았는데, 막상 손에 쥐고 보니 막막하죠. 😅 분석이라는 건 그냥 엑셀로 정리하고 시각화하는 게 끝이 아니에요. 특히 빅데이터분석기사를 준비하는 분들이라면 더더욱! 분석 절차 하나하나가 중요하거든요.이 글에서는 CRISP-DM과 KDD 모델을 중심으로 데이터 분석 프로젝트가 어떤 흐름으로 진행되는지, 각 단계에서 꼭 체크해야 할 포인트는 무엇인지 친절하게 알려드릴게요. 그리고 마지막에는 [모의고사 포함]! 진짜 시험에 나오는 식으로 문제도 준비해뒀어요. 👀목차1. 데이터 분석 프로젝트란? [모의고사 포함] 2. CRISP-DM..

데이터 분석 프로세스 완전 정복 💡｜CRISP-DM부터 KDD까지 한 번에!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 😊목차1. 데이터 분석 절차란? [모의고사 포함] 2. C..

🔥 현실에서 살아 숨쉬는 빅데이터 산업 동향과 활용 사례 총정리빅데이터라는 단어, 뉴스에서나 보고 먼 얘기라고 생각하셨다면 오늘 이 글을 꼭 끝까지 읽어보시길 추천드려요. 왜냐하면, 지금 이 순간에도 빅데이터는 금융, 의료, 유통, 제조, 공공서비스 등 수많은 산업에서 조용히 판도를 바꾸고 있기 때문이거든요. 요즘처럼 불확실성이 큰 시대일수록, 데이터를 잘 쓰는 기업과 조직이 결국 승자가 되는 세상입니다.이 글에서는 ‘빅데이터 관련 산업 동향 및 활용 사례’를 중심으로, 어떤 업계가 어떻게 데이터를 활용하고 있는지 살펴보려 해요. 초보자 분들이라도 이해하기 쉽도록 예시와 함께 설명드릴게요. 특히 실제 ADsP 자격시험을 준비 중이시라면, 시험에 자주 등장하는 핵심 키워드도 자연스럽게 익힐 수 있을 거예..

1-3. 빅데이터 활용의 목적 및 필요성 완전 이해하기📊 왜 빅데이터를 활용해야 할까요? 단순히 '데이터가 많아서'가 아니라, 문제를 해결하고 기회를 창출하기 위한 전략적 수단이기 때문이에요. 기업이든 정부든, 데이터를 모으는 것보다 활용하는 능력이 경쟁력을 좌우하는 시대가 왔죠.여러분, 혹시 이런 경험 없으세요? 내가 뭘 좋아하는지도 모른 채 유튜브 추천 영상만 보다가 밤새운 날... 그 알고리즘도 빅데이터 분석의 산물이란 사실! 이 글에서는 '빅데이터 분석 기획' 과목에서 가장 핵심이 되는 "활용 목적과 필요성"을 깊이 있게 다루고자 합니다.목차1. 빅데이터 활용이란 무엇인가? [모의고사 포함] 2. 빅데이터 활용의 주요 목적 5가지 [모의고사 포함] 3. 산업 분야별 활용 사례 분석 [모의고사 포..

📊 빅데이터와 기존 데이터 분석, 뭐가 다를까? 차이를 알면 전략이 보인다!혹시 이런 고민해보신 적 있나요? “기존에 해오던 데이터 분석도 잘하고 있는데, 굳이 빅데이터 분석을 따로 배워야 해?” 솔직히 말해서 처음 들었을 땐, 저도 그렇게 생각했어요. 데이터 분석이 다 거기서 거기 아닌가 싶었거든요. 하지만 아니더라고요. 빅데이터는 접근법 자체가 완전히 달라요. 처리 방법도 다르고, 분석 목표도 다르고, 사용하는 도구까지 전부 달라지죠. 이 글에서는 빅데이터 분석이 기존의 데이터 분석과 어떤 점에서 다르고, 왜 이제는 ‘빅데이터 분석 기획’이 중요한지 하나씩 짚어볼 거예요. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 핵심만 쏙쏙 정리했으니, 차근차근 따라와 주세요. 읽고 나면 분명, 여러분도 빅데이터 분석의 필..