문제해결 프로세스란?
현업의 이슈를 데이터 분석으로 해결하기 위한 프로세스입니다.
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.
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