빅데이터 결과해석 - 분석결과 활용 - 분석결과 적용과 보고서 작성

분석결과 적용과 성과평가 실제 업무에 적용하는 방법 및 활용 방안 모색 빅데이터 분석 결과 활용 시 기대되는 성과를 조직 내에서 충분히 공유 실무자들에게 분석 결과에 대한 전반적인 내용을 이해시킴 분석모델 리모델링 반영 실무자가 분석 결과를 업무에 어떻게 적용하였는지 확인하고 개선해야할 사항 존재 시 프로젝트 성과 평가서 작성 분석기획단계에서 설정된 기준에 따라 프로젝트 성과를 전량적, 정성적으로 평가 성과를 측정할 항목 선정, 항목에 따라 측정식, 측정주체, 기간, 주기 결정 계획된 성과 측정 방법에 따라 성과를 측정하고 예상 성과지표와 비교 실제 성과가 목표치보다 부족하면 먼저 목표치 설정에 문제가 없는지 파악, 문제가 없다면 분석 과제의 개선사항 검토 성과 평가를 문서화하고 관련 부서 및 조직과 공..

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• · 2023. 3. 28.
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빅데이터 결과해석 - 분석결과 활용 계획 수립

분석결과 활용 계획 수립 개요 빅데이터 분석 결과를 어떻게 업무에 반영할 것인지에 대한 액션 플랜을 만들고 업무 성과를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 방안 수립 활용 계획의 경우 분석 목표를 설정할 때 함께 고려 분석 모델 결과가 어느정도 완성되면 구체화된 활용 계획을 수립하고 적용 빅데이터 분석 모델을 성공적으로 도입하더라도 지속적인 모니터링과 분석 결과를 현업에서 적극 활용 빅데이터 관련 정보화 부서와 현업 부서 구성원의 분석 및 활용에 대한 이해를 제고하기 위해 내/외부 교육 훈련 방안 수립 기관 내외부에서 지속적으로 활용하고 발전시킬 수 있도록 기관간 데이터 연계, 데이터 통합, 분석 결과 활용 내용을 포함한 확산 계획도 고려하여 방안 수립 분석결과 활용 시나리오 개발 빅데이터 분석 과제를 계획..

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• · 2023. 3. 28.
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빅데이터 결과해석 - 분석결과 활용 - 분석모델 전개

빅데이터 분석 방법론 정의 데이터마이닝을 위한 방법론을 프로젝트 특성에 맞추어 적용하는 것 대표적으로 CRISP-DM, SEMMA, KDD 등 빅데이터 분석 방법론 참조모델 적용 프로세스 한국데이터산업진흥원에서 제시한 빅데이터 분석 프로젝트를 위한 참조모델 각 프로젝트의 상황에 맞추어 적용 할 수 있음 분석기획(Planning) 분석하려는 비즈니스 이해하고 분석 목표와 범위 설정하는 단계 비즈니스 이해 및 범위 설정, 프로젝트 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험계획 수립 등의 작업 수행 데이터 준비(Preparing) 프로젝트에 필요한 데이터의 범위와 요건을 정의하고 기준에 맞도록 데이터를 수집, 가공, 준비하는 단계 필요데이터 정의, 데이터 스토어 설계, 데이터 수집 및 정합성 점검 등의 작업 수행 데..

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• · 2023. 3. 28.
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빅데이터 분석결과 해석 및 활용 - 공간 시각화

공간 시각화 정의 장소나 지역에 따른 데이터의 분포를 표현한 것 실제 지도나 지도모양의 다이어그램을 배경으로 데이터의 위치를 시각화 정보 표현 : 위치와 거리 또는 색상을 이용하여 정보 표현 정확한 투영(projection) 필요 지형코드화(Geocoding) 래스터 이미지를 고쳐 실세계 지도 투영이나 좌표계에 일치시키는 처리 과정 래스터 이미지 : 작은 점을 무수히 여러 번 찍어 만들어낸 이미지, 비트맵 이미지와 같은 의미 위도와 경도를 활용하여 지도상의 위치 표현 매핑(Mapping) 좌표값을 가진 데이터를 다양한 방법으로 지도에 표시 예시1) 생태조사 데이터 : 특정 식물이나 동물이 서식하는 장소 나열 예시2) 인구분포 데이터 : 시/군/구에 따른 인구 집중도 표현 단계구분도(Choropleth M..

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• · 2023. 3. 28.
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빅데이터 분석결과 해석 및 활용 - 비교 시각화

비교 시각화 정의 하나 이상의 변수에 대해서 변수 사이의 차이와 유사성 등을 표현하는 방법 하나 또는 그 이상의 그래프를 통해 전체를 비교 분석 가능하여야 함 둘 이상의 변수 비교 시 대상의 수와 비교하려는 변수의 수만큼 다양한 경우가 존재하기 때문 예시1) 자동차를 구매할 때 제조사나 모델에 따라 크기, 엔진 출력, 색상, 가격, 편의성 등 여러 변수 비교 예시2) 컴퓨터 구매할 때 노트북, 데스크탑, 태블릿 등의 유형에 따라 CPU성능, 메모리, 화면 크기등 여러 변수 비교 히트맵(Heat Map) 여러 변수와 다수의 대상에 대해 하나의 표 형태로 표현할 수 있는 도구 관계시각화뿐만 아니라 비교시각화 도구로도 유용하게 사용 작성된 표의 숫자 대신 색상으로 값의 높고 낮은 관계를 표현하여 한눈에 파악 ..

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• · 2023. 3. 27.
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빅데이터 분석결과 해석 및 활용 - 관계 시각화

관계 시각화 정의 데이터 사이의 관계를 시각적으로 표현하는 것 산점도(Scatter Plot), 버블 차트(Bubble Chart), 히트맵(Heat map) 등 데이터셋에 변수가 2개 이상 있을 때, 이 변수들의 상관관계를 표현 예시1) 편의점에서 우유와 빵의 판매량 사이의 관계 표현 예시2) 키와 몸무게 사이의 관계 표현 산점도(스캐터플롯, Scatter Plot) 두 변수의 값을 2차원(또는 3차원) 좌표계를 활용하여 점으로 표시한 것 점들의 집합이 모여서 두 변수 사이의 관계를 표현 두 변수 사이의 다양한 관계 표현 가능 양의 상관관계(비례) : 점이 오른쪽 위로 올라가는 추세 음의 상관관계(반비례) : 점이 오른쪽 아래로 떨어지는 추세 직선관계, 지수관계, 로그관계 등 다양한 상관관계 함수로 유..

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• · 2023. 3. 27.
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