데이터분석 프로세스 - 문제해결 프로세스 7단계

문제해결 프로세스란?

현업의 이슈를 데이터 분석으로 해결하기 위한 프로세스입니다.

 

문제해결 프로세스 7단계

 

1. 문제정의 Define The Problem

   기업의 문제상황을 문제현상과 문제 발생으로 인한 기업의 피해로 나누어 정의합니다.

 

2. 기대효과 Expected Effects

  - 문제현상을 해결했을 때 기대할 수 있는 효과를 정의합니다.

  - 기대효과는 정성적이 아닌 정량적으로 작성할 수 있어야 합니다.

 

3. 해결방안 Solution

  - 해결하기 위한 방안을 탐색하고 List up합니다.
  - 해결방은은 꼭 모델링이 아니어도 되며, 간단한 통계분석으로도 해결할 수 있습니다.

 

4. 우선순위 Prioritize

  - List up한 해결방안들에 대해서 우선순위를 설저합니다.

  - 빠르게 수행할 수 있고, 결과를 파악할 수 있는 방법을 가장 최우선적으로 실행합니다.

 

5. 분석 Data Analysis

 - 우선순위에 따라 Solution을 활용하여 데이터 분석을 진행합니다.

 

6. 성과측정 Performance Monitoring

  - 1단계 문제정의에서 정의한 문제의 상황이 우리의 Solution을 통해서 좋아졌는지 측정합니다.

  -  As - Is    vs    To - Be 로 비교를 진행합니다.

  - 정량적인 지표로 비교할 수 있도록 준비합니다. 

 

7. 모델운영 Model Operation

  - 최종적으로 완성된 Solution을 현업의 상황에 맞춰 주기적으로 운영하기 위한 프로세스를 설계합니다.

  - 모델 운영 중 오류가 발생 했을 시 처리하기 위한 프로세스 수립도 필요합니다.

 

 

 

 

* '데이터분석 프로세스' 이글은 패스트캠퍼스 AI 인공지능 과정을 공부하면서,

Machine Learing의 '문제해결 프로세스 단계'를 공부하며 정리한 것입니다.