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데이터분석자격증 ADsP/Part 1 데이터 이해3

ADsP 1과목 Day 3 <가치 창조를위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트> 요약 + 기출 PART 1 데이터 이해 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트 빅데이터 분석과 전략 인사이트 #빅데이터 회의론의 원인 부정적 학습효과 → 과거의 고객관계관리(CRM): 공포 마케팅, 투자대비 효과 미흡 부적절한 성공사례: 빅데이터가 필요 없는 분석사례, 기존 CRM의 분석 성과를 빅데이처 분석 성과로 과대 포장 → 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고, 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중해야 함 # 일차원적인 분석 vs. 전략도출 위한 가치기반 분석 산업별 분석 애플리케이션 (일차적 분석) 금융서비스: 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램 트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성분석 병원: 가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리 에너지: 트레이딩, 공.. 2024. 1. 20.
ADsP 1과목 Day 2 <데이터의 가치와 미래> 완벽 요약 + 기출 PART 1 데이터 이해 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트 빅데이터의 이해 # 빅데이터 정의 데이터 규모 관점 : 일반적인 DB 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 분석 비용 관점: 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출함 더그 래니의 3V (+4V): 양(Volume): 규모 측면 다양성(Variety): 데이터 유형과 소스 측면 속도(Velocity): 데이터 수집과 처리 측면 가치(Value), 시각화(Visualization), 정확성(Veracity) 빅데이터의 범주의 확대 데이터의 변화 → 기술변화 → 인재/조직의 변화 3V (양, 다양성, 속도) 데이터 처리, 저장, 분석 기술 및 아.. 2024. 1. 19.
ADsP 1과목 Day 1 <데이터의 이해> 완벽 요약 + 기출 PART 1 데이터 이해 데이터의 이해데이터의 가치와 미래가치창조를 위한 데이터 사이언스와 전략인사이트 데이터와 정보# 데이터의 유형 정성적 데이터: 비정형 데이터로 저장/검색/분석에 많은 비용이 소모되는 언어, 문자 형태 e.g. 회사 매출이 증가함 정량적 데이터: 정형화된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태 e.g. 나이, 몸무게, 주가 Q. 데이터는 그 형태에 따라 정성 데이터와 정량 데이터로 구분된다. 다음 중 정성 데이터에 속하는 것은? (15회)답기상특보Q. 다음 중 데이터의 유형이 다른 것은? (29회) (가) 개인 페이스북에 올린 어느 회사 제품에 대한 사용 후기 글 (나) 어느 기계에서 작동하는 동안 발생한 소음을 데시벨 단위로 기록한 센서 데이터 (다) 어느 포털 사이트에서 하루 동.. 2024. 1. 18.