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2-3 분석 과제 발굴 하향식과 상향식 접근으로 분석 과제 발굴하기 💡기업에서 데이터 분석 프로젝트를 기획할 때 가장 먼저 부딪히는 난관은 뭘까요? 무엇을 분석할 것인지 자체를 정하지 못하는 경우가 정말 많아요. "분석을 해야 하긴 하는데... 뭘 어떻게 시작해야 하지?"라는 생각, 다들 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이럴 때 필요한 게 바로 하향식(Business Question) 접근과 상향식(Data-Driven) 접근입니다. 이 두 가지 전략을 잘 활용하면 분석 방향이 또렷해지고, 과제 정의서도 명확하게 쓸 수 있게 됩니다.이 글에서는 데이터 분석 기획 단계에서 과제를 어떻게 발굴하고, 구체적인 분석 과제 정의서를 어떻게 작성해야 하는지에 대해 이야기할 거예요. ADsP 시험 준비를 하시는 분들, ..

2-2 분석 방법론 비교CRISP-DM, KDD, SEMMA, EDM 분석 방법론 비교와 장단점 완전정리여러분, 혹시 데이터 분석 프로젝트를 시작하려고 할 때 막막한 느낌... 받아본 적 있으신가요? 😵 분석은 해야겠는데, 무슨 절차로 시작해야 할지, 어떤 기준으로 방법론을 골라야 할지 고민될 때 많잖아요. 그럴 때 알아두면 정말 든든한 프레임워크가 바로 CRISP-DM, KDD, SEMMA, EDM 같은 데이터 분석 방법론이에요. 이 방법론들, 사실 이름만 들어도 전문용어 같아서 거리감 들지만... 실제로는 데이터 분석을 단계별로 아주 체계적으로 안내해주는 로드맵이랍니다. 이번 글에서는 이 네 가지 대표 분석 방법론의 구성 단계, 특징, 차이점은 물론, 상황별 장단점까지 깔끔하게 비교해드릴게요. 초보..

2-1 분석 기획 개요 & 방향성 도출Mission → 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 설명..

1-5 데이터 사이언스 & 전략 인사이트데이터 사이언티스트가 되려면? 전략적 통찰을 만드는 힘을 키워라요즘 데이터 사이언티스트라는 직업, 정말 많이 들어보셨죠? "미래를 바꾸는 직업", "연봉 높은 전문직"으로 불리면서도, 정작 정확히 무슨 일을 하는지 몰라서 망설이는 분들도 많아요. 특히 데이터 분석을 처음 시작하려는 분들이 가장 많이 묻는 질문이 이거죠. "어떤 능력이 필요할까요?" 안녕하세요~ 여러분!!이 글에서는 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 핵심 역량부터 시작해, 실제 업무에 필요한 사고 방식과 전략적 통찰력을 어떻게 키울 수 있는지를 알려드릴게요. 단순히 툴을 잘 다루는 걸 넘어, 데이터로 통찰을 이끌어내는 힘이 왜 중요한지도 같이 이야기해볼게요.목차1. 데이터 사이언티스트란 무엇인가요?..

1-4 위기 요인·통제 방안 & 데이터 윤리 개인정보보호부터 AI 윤리까지! 데이터 시대 필수 통제 전략여러분은 데이터를 수집하고 활용하는 과정에서 ‘내 정보는 과연 안전할까?’라는 생각을 해본 적 있으신가요? 요즘은 이름 하나만 검색해도 수많은 정보가 떠오르는 시대라, 개인정보 보호와 AI 윤리는 선택이 아닌 필수가 되어버렸습니다.특히 ADsP 시험을 준비하신다면, 이 주제는 절대 가볍게 넘길 수 없는데요. 개인정보보호법, 데이터 거버넌스, AI 윤리와 같은 키워드들이 실제 기출에서도 자주 등장하고, 모의고사에서도 높은 비중을 차지하고 있거든요. 안녕하세요~ 여러분!!이번 글에서는 데이터 활용의 위기 요인을 살펴보고, 이를 어떻게 통제할 수 있을지, 그리고 이 모든 활동에서 빠질 수 없는 데이터 윤리..

1-3 빅데이터 가치와 미래빅데이터가 바꾸는 세상: 기업·정부·개인의 미래 전략여러분 혹시 알고 계셨나요? 우리가 스마트폰을 열고 스크롤을 내리는 그 순간조차도, 거대한 빅데이터의 일부가 되고 있다는 사실을요. 어느새 데이터는 공기처럼 당연한 존재가 되어버렸습니다. 하지만... 그 공기가 기업의 전략, 정부의 정책, 개인의 일상까지 바꾼다는 건 좀 놀랍지 않나요? 안녕하세요, 여러분~ 😊이번 글에서는 ADsP 1과목인 ‘데이터 이해’의 세 번째 소주제인 ‘빅데이터의 가치와 미래’에 대해 이야기해보려고 해요. "도대체 왜 빅데이터가 중요한 걸까?"라는 의문, 한 번쯤 드셨을 거예요. 단순한 유행어일 줄만 알았던 이 개념이 이제는 기업의 의사결정부터 정부 정책, 개인 소비습관까지 모든 분야에 깊숙이 파고..

1-3 빅데이터 가치와 미래 필수 개념! 빅데이터의 5V와 미래 가치 완전 정리💡 빅데이터, 어디까지 알고 계신가요? 단순히 ‘데이터가 많다’는 의미를 넘어서, 현대 사회에서는 기업과 정부, 일상생활까지 변화시키는 핵심 자산으로 자리 잡았어요. 특히 ADsP 자격증을 준비하시는 분이라면 5V 특성과 데이터 가치 사슬은 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 개념인데요. 실제 ADsP 기출에서도 자주 출제되며, 실무에서도 이해도가 요구되는 중요한 파트랍니다. 안녕하세요, 여러분 😊이번 글에서는 “빅데이터의 5V, 데이터 생성·수집 기술, 가치 사슬”이라는 테마로, ADsP 시험 1과목에서 반드시 숙지해야 할 이론들을 정리해 드릴게요. 빅데이터라는 말, 뉴스나 책에서 한두 번은 들어보셨죠? 그런데 막상 개념을 ..

1-1 데이터와 정보·데이터베이스 기초 데이터베이스 활용 사례 총정리: 기업·산업·공공기관까지!여러분, 데이터는 단순한 숫자 그 이상이라는 말, 들어보셨나요? 요즘 세상에 데이터 없이 돌아가는 기업이나 기관은 거의 없다고 봐도 무방합니다. 그만큼 ADsP 자격증을 준비하며 다양한 데이터베이스(DB) 활용 사례를 제대로 이해하는 건, 실무에서 바로 써먹을 수 있는 강력한 무기가 되거든요! 안녕하세요 😊.데이터 분석 준전문가 자격증, 즉 ADsP를 준비하시는 분들이라면 반드시 짚고 넘어가야 할 개념이 바로 ‘데이터베이스 활용 사례’입니다. 단순히 이론만 외운다고 끝이 아니라, 실제 기업이나 산업 현장에서 데이터가 어떻게 활용되는지 리얼한 사례를 통해 파악해야 시험에서도, 실무에서도 자신감이 생기죠. 이번..

1-1 데이터와 정보·데이터베이스 기초: DBMS와 데이터 환경 변화 완전 이해하기여러분, 아직도 'DBMS는 그냥 데이터 저장하는 프로그램'이라고만 알고 계셨나요? 지금부터 그 생각, 완전히 바꿔드릴게요. 안녕하세요! ADsP(데이터 분석 준전문가) 자격증 준비를 시작하신 분들이라면, 가장 먼저 접하게 되는 내용이 바로 데이터베이스와 DBMS 개념이에요. 하지만 단순히 '데이터를 저장하고 관리한다'는 정의만 알고 있으면, 시험 문제를 풀기도 어렵고 실전 분석에도 한계가 생기죠. 이번 글에서는 DBMS의 개념부터 3계층 구조, 그리고 최근 급변하고 있는 전통 데이터 환경과 빅데이터 환경의 차이점까지, 시험과 실무 모두에 꼭 필요한 핵심 지식을 친절하고 쉽게 정리해드릴게요. 특히 초보자분들도 이해할 수 ..

1-1 데이터와 정보·데이터베이스 기초 : ADsP 데이터 정의·특성·DIKW 피라미드 완전 정리데이터와 정보는 어떤 차이가 있을까요?ADsP 시험에서는 이 기본 개념을 정확히 이해하는 것이 합격의 핵심입니다!안녕하세요, 데이터 분석 입문을 준비하시는 여러분! ADsP 자격증은 데이터 분석가로 가는 첫 관문이자, 분석 사고력을 기르는 훌륭한 출발점이에요. 그런데 시험을 준비하다 보면 가장 먼저 마주치는 개념이 바로 데이터와 정보의 차이와 DIKW 피라미드인데요, 이걸 정확히 모르면 이후 내용들이 줄줄이 헷갈리기 시작하더라고요. 저도 처음엔 “데이터는 그냥 숫자고 정보는 의미 있는 거 아닌가?” 이렇게 단순하게 생각했지만, ADsP는 이보다 훨씬 깊게 물어봐요. 그래서 오늘은 여러분이 절대 헷갈리지 않도록..