데이터분석 기획 문제·해설 모음

정답: 1번. 대상을 알고 방법을 모르면 솔루션, 대상과 방법을 모두 알면 최적화, 대상은 모르지만 방법을 알면 통찰, 둘 다 모르면 발견이다.

정답: 2번. 과제 단위 접근은 빠른 실행과 검증(Speed & Test), 즉각적 성과(Quick-Win), 문제 해결(Problem Solving)을 중시한다. 마스터 플랜 단위는 정확성과 배포(Accuracy & Deploy), 장기적 관점, 문제 정의를 중시한다.

정답: 3번. KDD는 데이터셋 선택 → 전처리(잡음·이상값·결측값 처리) → 변환(변수 선택, 차원 축소) → 데이터 마이닝 → 해석·평가 순서로 진행된다.

정답: 4번. CRISP-DM은 업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개의 6단계다. 평가 단계에서 분석 결과와 프로세스를 검토해 적용 여부를 정하고, 전개 단계에서 실제 업무에 배포한다.

정답: 4번. 단계는 완료 시 기준선을 설정해 관리하는 최상위 단위, 태스크는 단계를 이루는 작업 단위, 스텝은 입력·처리 및 도구·출력으로 구성된 단위 프로세스로 WBS의 워크 패키지에 해당한다.

정답: 1번. 나선형 모델은 반복을 통해 점진적으로 개발하며 주기마다 위험 분석을 포함한다. 폭포수 모델은 단계를 순차적으로 진행하고, 프로토타입 모델은 시제품을 빠르게 만들어 요구를 확인한다.

정답: 2번. 데이터 준비 단계는 필요 데이터 정의, 데이터 스토어 설계, 데이터 수집 및 정합성 점검으로 이루어진다. 5단계는 분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 → 평가 및 전개다.

정답: 2번. 위험의 영향을 보험·계약 등으로 다른 주체에 넘기는 것은 전이다. 회피는 위험 원인을 없애는 것, 완화는 발생 가능성이나 영향을 줄이는 것, 수용은 위험을 그대로 받아들이는 것이다.

정답: 4번. 분석 대상은 모르지만 쓸 분석 방법을 알고 있으면 통찰이다. 대상과 방법을 모두 모르면 발견, 대상을 알고 방법을 모르면 솔루션, 둘 다 알면 최적화다.

정답: 1번. 분석 기획 시 고려사항은 가용 데이터, 적절한 유즈케이스, 장애 요소에 대한 사전 계획이다. 도구 도입은 목적과 데이터에 맞춰 판단할 일이다.

정답: 4번. 분석 방법론은 상세한 절차, 방법, 도구와 기법, 템플릿과 산출물을 갖추고, 어느 정도 지식만 있으면 활용할 수 있는 수준이어야 한다.

정답: 3번. 같은 내용이라도 어떻게 표현(틀)하느냐에 따라 판단이 달라지는 것이 프레이밍 효과다. 고정관념, 편향된 생각과 함께 합리적 의사결정의 장애 요소로 꼽힌다.

정답: 3번. 데이터 이해 단계는 초기 데이터 수집, 데이터 기술 분석, 데이터 탐색, 데이터 품질 확인으로 이루어진다. 데이터 정제·통합·포맷팅은 데이터 준비 단계다.

정답: 3번. 업무 이해 단계는 업무 목적 파악, 상황 파악, 데이터 마이닝 목표 설정, 프로젝트 계획 수립으로 이루어진다. 데이터 정제와 통합은 데이터 준비 단계에서 한다.

정답: 4번. 평가 및 전개 단계는 모델 발전 계획 수립과 프로젝트 평가 보고로 이루어진다. 시스템 구현 단계는 설계·구현과 시스템 테스트·운영으로 이루어진다.

정답: 1번. 분석 대상과 방법을 모두 모를 때는 발견 접근으로 새로운 문제와 기회를 찾는다.

정답: 2번. 분석 대상과 분석 방법을 모두 알고 있으면 최적화 접근으로 현재 문제를 개선한다.

정답: 4번. 전처리 단계에서 잡음·이상값·결측값을 처리해 데이터를 정제한다. 변수 선택과 차원 축소는 변환 단계에서 한다.

정답: 4번. 전개 단계는 완성된 모델을 실제 업무에 적용하기 위한 계획, 모니터링·유지보수 계획, 프로젝트 종료 보고서 작성으로 이루어진다.

정답: 3번. 모델링 단계는 모델링 기법 선택, 모델 테스트 계획 설계, 모델 작성, 모델 평가로 이루어진다. 여기서 모델 평가는 기술적 평가이고, 업무 목적에 맞는지는 평가 단계에서 본다.

정답: 1번. 분석 기획 단계는 비즈니스 이해 및 범위 설정, 프로젝트 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험 계획 수립으로 이루어진다.

정답: 4번. 완화는 위험의 발생 가능성이나 영향을 줄이는 대응이다. 위험 원인 자체를 없애면 회피, 다른 주체에 넘기면 전이, 그대로 받아들이면 수용이다.

정답: 3번. 하향식 접근은 비즈니스 문제를 탐색하고, 이를 데이터 문제로 정의한 뒤, 해결방안을 찾고, 경제적·기술적 타당성을 검토하는 순서로 진행된다.

정답: 1번. 비즈니스 모델 캔버스 기반 문제 탐색은 업무, 제품, 고객, 규제와 감사, 지원 인프라의 다섯 영역으로 나눠 기회를 찾는다.

정답: 2번. 상향식 접근은 문제 정의가 어려울 때 데이터 자체에서 출발해 비지도 학습, 프로토타이핑, 디자인 사고의 발산 과정 등으로 새로운 문제를 발견한다.

정답: 2번. Accuracy는 모형과 실제 값의 차이가 작은 정도(활용 측면에서 중요), Precision은 반복 측정 시 결과가 일관된 정도(안정성 측면에서 중요)다. 둘은 상충하는 경우가 많다.

정답: 4번. 분석 기법·시스템(What)과 분석 역량(Who)으로 나눈다. 기존 시스템 + 역량 확보는 기존 시스템 개선 활용, 기존 시스템 + 역량 미확보는 교육·채용, 신규 도입 + 역량 확보는 시스템 고도화, 신규 도입 + 역량 미확보는 전문 업체 소싱이다.

정답: 1번. 문제 정의 단계에서는 탐색한 비즈니스 문제를 필요한 데이터와 분석 기법이 드러나는 데이터 문제로 바꾼다. 타당성 검토는 마지막 단계이고, 데이터 탐색으로 패턴을 찾는 것은 상향식 접근이다.

정답: 4번. STEEP은 사회(Social), 기술(Technological), 경제(Economic), 환경(Environmental), 정치(Political)다. 경쟁사는 경쟁자 확대 관점에서 따로 살펴본다.

정답: 2번. 디자인 사고는 발산(Diverge)과 수렴(Converge)을 반복하며 문제와 해결책을 함께 찾아간다. 상향식 접근에서는 '왜'보다 사물을 있는 그대로 보는 '무엇' 관점으로 데이터를 바라본다.

정답: 2번. 프로토타이핑은 문제 인식 수준이 낮거나, 필요한 데이터의 존재가 불확실하거나, 데이터 사용 목적이 가변적일 때 빠르게 시도하며 개선하는 방식이다.

정답: 2번. 분석 프로젝트의 범위는 분석 결과와 데이터 상황에 따라 쉽게 바뀌므로 범위 관리를 충분히 해야 한다. 조달 관리는 외부 데이터·인프라 확보, 의사소통 관리는 이해관계자와의 소통을 다룬다.

정답: 1번. 결과가 실시간으로 필요한지, 일 단위 배치로 충분한지에 따라 설계가 달라지므로 속도를 고려해야 한다. 분석 과제 관리 영역은 데이터 크기, 데이터 복잡성, 속도, 분석 복잡성, 정확도와 정밀도다.

정답: 3번. 분석 기법·시스템을 새로 도입해야 하고 역량도 없으면 전문 업체에 맡긴다. 신규 도입이지만 역량이 있으면 시스템 고도화, 기존 시스템이지만 역량이 없으면 교육·채용이다.

정답: 1번. 타당성 검토는 비용 대비 편익을 따지는 경제적 타당성과, 데이터 존재 여부·분석 시스템·역량을 따지는 데이터 및 기술적 타당성으로 나뉜다.

정답: 4번. 군집분석, 연관분석, 기술 통계 등은 목표변수 없이 데이터를 탐색하는 비지도 학습이다. 의사결정나무와 회귀는 목표변수가 있는 지도 학습이다.

정답: 3번. 조달 관리는 외부에서 데이터·인프라·서비스를 확보하는 일을 다룬다. 분석 프로젝트에서는 목적에 맞는 외부 데이터 구매나 PoC 형태의 계약이 대표적이다.

정답: 3번. 분석 복잡성은 모형의 정확도와 복잡도(해석 가능성) 사이의 트레이드오프를 다룬다. 데이터 복잡성은 비정형·다원천 데이터의 통합 문제를 다룬다.

정답: 4번. Volume·Variety·Velocity(3V)는 투자 비용 요소로 난이도 판단에, Value는 비즈니스 효과로 시급성 판단에 쓰인다.

정답: 3번. 현재 시급하면서 쉽게 할 수 있는 과제가 최우선이다. 시급성이 낮고 난이도가 높은 과제는 가장 나중이며, 그 사이 순서는 시급성과 난이도 중 무엇을 더 중시하느냐에 따라 달라진다.

정답: 4번. ISP는 조직의 경영 전략에 맞춰 정보시스템의 중장기 계획을 세우는 절차다. 분석 마스터 플랜도 ISP와 같은 방식으로 과제를 도출하고 우선순위를 정한다.

정답: 3번. 우선순위는 전략적 중요도(전략적 필요성·시급성), 비즈니스 성과·ROI(투자 여건), 실행 용이성(투자·기술 용이성)을 기준으로 정한다.

정답: 4번. 로드맵은 1단계 데이터 분석 체계 도입(과제 도출·로드맵 수립), 2단계 유효성 검증(파일럿 수행, 아키텍처 설계), 3단계 확산 및 고도화(업무 프로세스 내재화, 전사 확산)로 진행된다.

정답: 1번. 마스터 플랜의 적용 범위·방식은 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준을 고려해 정한다.

정답: 2번. 시급성은 전략적 중요도와 목표 가치로 판단한다. 데이터 획득·저장·가공 비용, 분석 적용 비용, 분석 수준은 난이도를 판단하는 기준이다.

정답: 1번. 난이도는 데이터 획득·저장·가공 비용, 분석 적용 비용, 분석 수준으로 판단한다. 전략적 중요도는 목표 가치와 함께 시급성을 판단하는 기준이다.

정답: 4번. 로드맵의 마지막 단계에서는 유효성이 검증된 분석을 업무 프로세스에 내재화하고 전사로 확산·고도화한다.

정답: 2번. 먼저 분석 과제를 도출하고, 정해진 기준으로 우선순위를 평가한 뒤, 과제 간 관계와 실행 여건을 반영해 우선순위를 정련(조정)한다.

정답: 3번. 우선순위는 경영진·실무자의 의사결정, 기술적 요소, 분석 범위 조정 등에 따라 바뀔 수 있다. 시급하지만 어려운 과제는 범위를 나눠 일부를 먼저 수행하기도 한다.

정답: 3번. 성숙도는 도입 → 활용 → 확산 → 최적화로 발전한다. 확산 단계에서는 전사 차원으로 분석을 관리·공유하고 COE를 운영한다. 최적화 단계는 분석으로 혁신과 성과 향상을 이루는 단계다.

정답: 3번. 준비도·성숙도가 모두 낮으면 준비형, 준비도는 낮지만 성숙도가 높으면 정착형, 준비도는 높지만 성숙도가 낮으면 도입형, 둘 다 높으면 확산형이다. 도입형은 준비가 되어 있으니 바로 분석을 도입하면 된다.

정답: 1번. 분산 구조는 전문 인력을 현업 부서에 배치해 신속하게 실무에 적용한다. 집중 구조는 별도 전담 조직이 전사 분석을 맡아 현업과 업무가 중복될 수 있고, 기능 중심 구조는 부서마다 직접 분석해 전사적 관점이 부족하다.

정답: 1번. 데이터 거버넌스는 원칙(지침·가이드), 조직(데이터 관리자·아키텍트 등), 프로세스(데이터 관리 활동·절차)로 구성된다.

정답: 3번. 분석 준비도는 분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라의 6개 영역으로 진단한다.

정답: 1번. 최적화 단계는 분석을 진화시켜 혁신과 성과 향상에 기여하는 단계로, 외부 환경 분석 활용과 최적화 업무 적용이 특징이다. 활용 단계는 분석 결과를 실제 업무에 적용하기 시작하는 단계다.

정답: 2번. 데이터 표준화는 표준 용어·명명 규칙·메타데이터·데이터 사전을 만든다. 데이터 관리 체계는 관리 원칙과 역할을, 저장소 관리는 메타데이터와 표준 데이터를 보관하는 저장소를, 표준화 활동은 표준 준수 점검과 개선을 다룬다.

정답: 1번. 준비도는 낮은데 성숙도가 높으면 정착형이다. 일부 부서에서 분석이 잘 쓰이고 있으나 체계가 부족하므로 준비도를 높여 정착시켜야 한다.

정답: 2번. 집중 구조는 전담 조직이 전사 분석을 맡아 전략적 우선순위 결정에 유리하지만, 현업 부서의 분석 업무와 중복·이원화될 가능성이 있다.

정답: 2번. 분석 교육은 분석 기법과 도구 교육을 넘어 현업 구성원의 분석 역량과 데이터 기반 업무 문화를 키우는 변화 관리 활동이다.

정답: 2번. 데이터 관리 체계는 메타데이터·데이터 사전의 관리 원칙과 항목별 상세 프로세스, 데이터 생명주기 관리 방안을 마련한다. 표준 용어·명명 규칙 설정은 데이터 표준화다.