2026 빅데이터분석기사 필기 1과목 2장 1~2절 | 분석 기획·방법론·과제 발굴 — 핵심 이론

필기 · 핵심 이론

분석 기획은 사용할 알고리즘을 고르는 일보다 앞섭니다. 무엇을 결정하려는지, 대상과 방법을 알고 있는지, 데이터 확보와 운영 적용이 가능한지를 정해야 합니다. 방법론은 순서를 외우는 동시에 실제 프로젝트 활동과 연결합니다.

1. 분석 주제의 네 유형

분석 대상과 방법을 아는지에 따라 최적화·솔루션·통찰·발견으로 구분합니다. 대상·방법을 모두 알면 최적화, 대상은 알지만 방법을 모르면 솔루션, 대상을 모르고 방법을 알면 통찰, 둘 다 모르면 발견으로 정리합니다.

문제 지문에서 알고리즘이 주어졌는지보다 업무상 분석 대상과 접근 방법이 확정되었는지를 읽으세요. 유형 분류는 프로젝트 성숙도에 대한 우열 판단이 아니라 현재 과제를 이해하는 틀입니다.

예제로 적용하기

이탈 고객이라는 대상은 정했지만 해결 방법을 찾고 있다. 유형은?

2. CRISP-DM

업무 이해→데이터 이해→데이터 준비→모델링→평가→전개가 CRISP-DM의 대표 흐름입니다. 평가에서 성능만이 아니라 업무 목표를 만족하는지 확인하고, 전개 단계에서 운영 적용과 모니터링을 계획합니다.

단계는 일방향으로 한 번만 지나가는 것이 아닙니다. 자료를 살펴본 뒤 목표를 조정하거나 모델 평가 후 데이터 준비로 돌아갈 수 있습니다. 반복성과 단계 간 피드백을 기억하세요.

예제로 적용하기

성능이 높아도 할인 비용을 고려하면 이익이 줄어든다. CRISP-DM에서 재검토할 핵심은?

3. KDD

KDD는 선택·전처리·변환·데이터 마이닝·해석 및 평가의 흐름으로 설명합니다. 데이터 마이닝은 전체 지식 발견 과정의 한 단계이지 전처리와 해석을 모두 생략하는 기술이 아닙니다.

누락·이상·자료형을 점검하는 전처리와 분석에 맞는 변수·구조를 만드는 변환을 구분합니다. 실제 활동이 겹칠 수 있어도 단계가 해결하려는 목적을 읽으면 순서 문제에 대응할 수 있습니다.

예제로 적용하기

KDD에서 결측·노이즈를 정리하는 활동에 가장 가까운 것은?

4. 하향식·상향식 접근

하향식은 업무 문제를 정의하고 해결할 분석 과제를 구체화합니다. 상향식은 데이터의 패턴과 가능성에서 새로운 문제나 가치를 발굴합니다. 실제로는 두 접근을 반복하며 가설을 다듬을 수 있습니다.

하향식이 항상 정답을 미리 안다는 뜻은 아닙니다. 상향식도 업무 의미와 검증 없이 패턴을 확정하는 방식이 아닙니다. 문제 정의의 출발점과 가설 생성·검증의 연결을 구분하세요.

예제로 적용하기

거래 로그를 탐색하다 특정 반품 패턴을 발견하고 새 분석 과제를 정했다. 접근은?

5. 프로젝트 성공 기준

업무 KPI·데이터·일정·자원·적용 조건을 기획 단계에서 구체화합니다. 정확도 95%처럼 모델 지표만 두면 업무 목적이 흐려질 수 있습니다. 이탈 고객 중 개입 가능한 고객의 유지율과 순이익 등 행동 결과를 연결하세요.

데이터를 사용할 수 있는 시점도 중요합니다. 예측 시점 이후에 생기는 정보를 입력하면 운영에서 재현할 수 없는 누수가 발생합니다. 기획에서 예측 시점과 목표 기간을 함께 적습니다.

예제로 적용하기

결제 전 사기 탐지 모델에 결제 후 환불확정 여부를 넣었다. 문제는?

한눈에 비교하기

순서대로 풀어 보는 예제

고객 이탈을 줄이는 과제에서 예측일은 매월 1일, 목표는 향후 30일 내 이탈로 정합니다. 입력은 전월말까지 확인할 수 있는 사용량·문의·결제 이력으로 제한합니다. 이탈 후 생성되는 해지 사유는 입력에서 제외합니다.

성공 기준은 예측 재현율뿐 아니라 연락 가능한 고객 비율, 유지 행사 비용, 실제 순유지 효과까지 정의합니다. 작은 범위의 검증에서 가치가 확인되면 대상과 운영 주기를 확장할 수 있습니다.

헷갈리는 문장 바로잡기

분석 주제의 네 유형

잘못된 판단 대상·방법을 모두 모르면 최적화다.

올바른 판단: 대상과 방법을 모두 알면 최적화 유형이다.

CRISP-DM

잘못된 판단 CRISP-DM은 모델 학습부터 시작하는 것이 원칙이다.

올바른 판단: CRISP-DM은 업무 이해에서 시작하며 평가와 전개를 포함한다.

KDD

잘못된 판단 KDD는 결과 해석을 금지한다.

올바른 판단: KDD에서 데이터 마이닝은 전체 지식 발견 과정의 일부다.

하향식·상향식 접근

잘못된 판단 하향식은 업무 목표를 전혀 고려하지 않는다.

올바른 판단: 데이터 탐색에서 새로운 과제를 발굴하는 것은 상향식 접근에 가깝다.

프로젝트 성공 기준

잘못된 판단 결과 확정 뒤의 정보는 예측 성능을 높이므로 언제나 입력한다.

올바른 판단: 예측 시점에 실제 이용 가능한 변수만 입력으로 정해야 한다.

이론을 정리했다면 같은 절의 객관식 문제에서 조건과 예외를 확인하세요. 정답을 고른 뒤에는 틀린 선택지가 왜 성립하지 않는지도 설명해 보세요.

예측 시점을 적는 기획서

매월 1일 이탈을 예측하고 향후 30일간의 이탈을 목표로 둔다면 입력 관찰 기간은 전월말까지로 제한합니다. 최근 결제 실패 횟수·이용량·문의 건수는 시점에 맞춰 만들고,이탈 처리 뒤 생성한 해지 사유는 입력에서 제외합니다. 테이블에 값이 있다는 이유로 모두 사용할 수는 없습니다.

목표 지표는 모델 점수와 업무 지표로 나눕니다. 검증 재현율 70%가 기술 기준이라면 실제 연락 가능률·유지 행사 비용·추가 유지 이익을 업무 기준으로 둡니다. 한쪽 기준만 좋아졌을 때 적용 여부를 어떻게 판단할지도 합의합니다.

데이터 확보와 운영 적용 담당자를 정합니다. 모델링 담당자가 산출한 점수를 누가 언제 읽고 어떤 행동을 할지 정하지 않으면 결과가 보고서에 머뭅니다. 기획은 분석 완료 뒤의 사용 흐름까지 포함해야 합니다.

핵심 개념 확인 — 객관식 5문제

설명을 읽은 뒤 아래 다섯 문항을 풀어 보세요. 정답을 고르고 틀린 선택지의 오류도 설명할 수 있으면 이 단원의 기준을 이해한 것입니다.

문제 1

분석 기획·방법론·과제 발굴에서 분석 주제의 네 유형에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 대상을 알고 방법을 모르면 통찰이다.
2. ② 대상·방법을 모두 모르면 최적화다.
3. ③ 대상과 방법을 모두 알면 최적화 유형이다.
4. ④ 네 유형은 모델 정확도 순위다.

문제 2

분석 기획·방법론·과제 발굴에서 CRISP-DM에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① CRISP-DM은 업무 이해에서 시작하며 평가와 전개를 포함한다.
2. ② 평가가 끝나면 전개는 방법론에 없다.
3. ③ CRISP-DM은 모델 학습부터 시작하는 것이 원칙이다.
4. ④ 단계 간 되돌아가기는 허용되지 않는다.

문제 3

분석 기획·방법론·과제 발굴에서 KDD에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① KDD는 결과 해석을 금지한다.
2. ② KDD에서 데이터 마이닝은 전체 지식 발견 과정의 일부다.
3. ③ 전처리는 모델을 운영에 배포하는 단계만 뜻한다.
4. ④ 데이터 선택 없이 모든 자료를 반드시 사용한다.

문제 4

분석 기획·방법론·과제 발굴에서 하향식·상향식 접근에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 상향식 패턴은 검증 없이 모두 사실이다.
2. ② 하향식은 업무 목표를 전혀 고려하지 않는다.
3. ③ 데이터 탐색에서 새로운 과제를 발굴하는 것은 상향식 접근에 가깝다.
4. ④ 두 접근은 어떤 경우에도 함께 사용할 수 없다.

문제 5

분석 기획·방법론·과제 발굴에서 프로젝트 성공 기준에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 성공 기준은 결과를 본 뒤 유리하게 바꾸면 된다.
2. ② 예측 시점에 실제 이용 가능한 변수만 입력으로 정해야 한다.
3. ③ 결과 확정 뒤의 정보는 예측 성능을 높이므로 언제나 입력한다.
4. ④ 업무 KPI는 기획과 무관하다.

범위 확인

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