하향식 접근 방법(Top Down Approach) 문제가 주어지고 이에 대한 답을 찾기 위하여 각 과정이 체계적으로 단계화되어 수행하는 방식(위에서 아래로) 상향식 접근 방법(Botton Up Approach) 문제의 정의 자체가 어려울 경우 데이터를 기반으로 문제의 재정의 및 해결방안을 탐색하고 이를 지속적으로 개선하는 방식, 데이터를 활영하여 생각하지 못했던 인사이틀을 도출하고 시행착오를 통해서 개선해 가는 상향식 접근 방식(아래에서 위로) 하향식 접근 방법(순서) 비지니스 모델 기반 문제 탐색 → 데이터 분석 문제 변환 → 수행 옵션 도출 → 타당성 평가 → 과제 선정 (Problem Discovery → Problem Definition → Solution Search → Feasibility ..

빅데이터 분석 방법론은 계층적 프로세스 모델로써 3계층으로 구성 단계 프로세스 그룹을 통하여 완성된 단계별 산출물이 생성 각 단계는 기준선(Baseline)으로 설정되어 관리되어야 하며 버전 관리 등을 통하여 통제가 이루어짐 태스크(Task) 각 단게는 여러 개의 태스크로 구성되는데 각 태스크는 단계를 구성하는 단위 활동으로써 물리적 또는 논리적 단위로 품질검토의 항목이 될 수 있음 스텝(Step) WBS(Work Breakdown Structure)의 워크패키지에 해당되고 입력자료(Input), 처리 및 도구, 출력자료로 구성된 단위 프로세스(Unit Process) 빅데이터 분석 방법론 분석 기획(Planning) 비지니스 도메인과 문제점을 인식하고 분석 계획 및 프로젝트 수행 계획을 수립 데이터 준..

계층적 프로세스 모델로서 4개의 레벨로 구성 최상위 레벨은 여러 개의 단계(Phases)로 구성되고 각 단계는 일반화 태스크(Generic Tasks)를 포함 일반화 태스크는 데이터 마이닝의 단일 프로세스를 완전하게 수행하는 단위 (세번째레벨) 세분화 태스크(Specialized Tasks)는 일반화 태스크를 구체적으로 행하는 레벨이다 프로세스 실행(Process Instance)은 데이터 마이닝을 위한 구체적인 실행을 포함 Phases Generic Tasks Specialized Tasks Process Intances CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성돼 있으며, 각 단계 간 피드백을 통해 완성도를 높입니다. 프로세스 순서 단계 내용 1 업무 이해 비지니스 관점 프로젝트의 목적과 요구 사항을 ..

KDD(Knowledge Discovery in Database) 1996년 Fayyad가 정리한 데이터 마이닝 프로세스로서 데이터베이스에서 의미 있는 지식을 탐색하는 데이터마이닝, 기계학습, 패턴인식, 데이터 시각화 등에서 응용될 수 있는 구조 절차 프로세스 순서 단계 내용 1 데이터셋 선택 분석 대상의 비지니스 도메인에 대한 이해와 프로젝트 목표 설정 2 데이터 전처리(Preprocessing) 분석 데이터셋에 포함되어 있는 잡음(noise), 이상값(outlier), 결측치(missing value)를 식별하고 필요시 제거 3 데이터 변환(Transformation) 분석 목적에 맞는 변수를 선택하거나 데이터의 차원을 축소하여 데이터 마이닝을 효율적으로 적용할 수 있도록 데이터셋 변경 4 데이터 마..