📌 오늘 한 일 정리
- 개인 아티클 카타
- 서비스 기획 숙련 과제 수정 마무리 및 제출, 회고
- 특강 정리
- ADsP 강의 15-1~15-3
📌 학습 정리
아티클 카타 정리
서비스 기획 숙련 과제 정리
우수 사례 특강 정리
사용자 리뷰 분석에서 실제로 한 사례에서 여러 문제를 작성하는 경우도 있으므로, 이를 고려해 여러 카테고리로 분류할 수 있다.
여러 문제를 확인하고, 실제 서비스 분석을 통해 실질적 문제 확인을 위해 5Whys로 연계.
로직트리 사용 후, 깊은 문제 분석의 한계 깨닫고 5Whys로 깊이 확인.
Impact, Effort 판단 기준을 세우고 선정 근거를 구체적으로 기술.
유사 서비스 사례를 통한 근거 제공(타사 서비스 분석). 패턴 및 As-is 시각화까지.
핵심 지표, 보조 지표, 사이드 이펙트 및 가드레일 지표
공개된 시장 데이터 등으로 역산해서 분류한 세그먼트 기준 근거를 첨부.
잘 된 기획은 항상 Why?가 존재한다. 왜? 질문이 왔을 때, 버벅이지 않고 논리적으로 풀어낼 수 있도록 생각해보는 것이 PM에게 있어서 좋은 것 같다.
ADsP 강의 학습 정리
확인문제풀이 위주 강의라, 틀린 문제 위주로 서술!
비즈니스에 분석을 적용할 때 효과적인 분석 적용 대상에 대한 검토
조직이 분석을 도입하는 시기에는 분석의 노력을 너무 많은 대상에 기울이지 말고, 한가지 주요한 대상이나 몇 가지 작은 대상에 몰두하는 것이 바람직.
구글의 Ngram Viewer는 빅데이터의 어떤 기능을 보여주는 사례
특정 단어 또는 문구가 시간에 따라 얼마나 자주 사용되었는지의 빈도를 그래프로 보여줌.
특정 시점에서의 언어 사용 패턴을 세밀하게 조사할 수 있으므로, 마치 현미경로 확대해보는 것과 유사한 기능을 수행.
데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구
비즈니스 인텔리전스(BI)는 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 리포트 중심의 도구로, 기업의 다양한 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 의미 있는 정보로 변환하고 이를 바탕으로 전략적 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있게 도와줌.
OLAP(Online Analytical Processing)의 다차원 데이터 분석 기능과 Analytics의 통계적 및 수학적 분석 기법과 함께 데이터를 이용하고 분석하는 데 중요한 역할을 하는 기술.
데이터에 포함된 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아볼 수 없도록 변환하는 과정
데이터 익명화(Data Anonymization)
- 데이터 암호화(Data Encryption)는 읽을 수 있는 평문을 암호문으로 변환하여, 인가된 복호화 키를 가진 사람이나 시스템만 해독할 수 있게 하는 보안 프로세스
- 데이터 마스킹(Data Masking)은 이름, 주민등록번호, 전화번호, 이메일 등의 민감한 개인정보를 보호하기 위해, 데이터의 구조를 유지하면서 다른 값으로 변경하거나 가리는 기술
활동 체계 지도(Activity System Map)를 통해 도출된 기업의 전략 테마와 실행 활동을 바탕으로 선택(Choice)-이론(Theory)-결과(Consequence) 형태로 비즈니스 운영 시나리오를 상세화할 수 있다. 이 중 조직이 운영되어야 하는 방식에 대한 경영진의 의사결정 유형은?
정책(Policy), 자산(Asset), 거버넌스(Governance)
분석 준비도를 측정하기 위한 요소
분석 목표 및 전략, 분석 기술 및 도구, 분석 인력 및 조직
EDA에서 데이터를 시각화하는 것으로 이상점(Outlier) 식별
상자그림(Box Plot)등을 그리면 이상치를 식별하기 쉽다.
summary 함수
연속형 변수의 경우 4분위수, 최소값, 최대값, 중앙값, 평균 등을 출력하고 범주형 변수의 경우 각 범주에 대한 빈도수를 출력하여 데이터의 분포를 파악할 수 있게 하는 함수
확률변수 X가 구간이나 구간들의 모임인 숫자 값을 가짐
해당 확률분포함수는 연속형 확률 밀도 함수.
이산형 확률변수의 경우는 확률 질량 함수를 가짐.
용어 정리
| 클라우드 컴퓨팅 | 자체 물리적 데이터 센터를 구축하는 대신, 인터넷을 통해 컴퓨팅 파워, 스토리지, 데이터베이스, 소프트웨어 등의 IT 리소스를 필요할 때 빌려 쓰고 사용한 만큼만 비용을 지불하는 컴퓨팅 모델 |
| 데이터웨어하우스 | 기업 전체의 의사결정을 지원하기 위해 전사적인 정보를 통합하여 제공하는 저장소 |
| CLD(Casual Loop Diagram) | 비즈니스 모델의 표현 형태. 기업의 선택(Choice)과 이에 따라 예상 또는 가정(Theory)되는 결과(Consequence)를 다이어그램 형태로 표현하는 방식. |
| 거버넌스(Governance) | 과거 정부나 특정 주도의 일방적인 통치에서 벗어나, 다양한 이해관계자가 네트워크를 구축하여 공동의 문제를 해결하고 의사결정을 내리는 민관 협치 및 기업 지배구조 |
| 비즈니스 컨텍스트 분석 | 기업이 처한 환경, 시장 상황, 내부 자원 및 목표를 종합적으로 이해하여 데이터 기반의 올바른 의사 결정을 내리는 체계적인 과정 |
| 벡터 | 하나 또는 여러 개의 스칼라 원소들을 순서대로 나열한 단순한 형태의 집합 |
| 비표본오차(non-sampling error) | 표본오차를 제외한 모든 오차로 조사 과정에서 발생하는 모든 부주의나 실수, 알 수 없는 원인 등 모든 오차. 조사대상이 증가한다고 해서 오차가 커지지는 않음. |
| Durbin-Watson 검정 | 회귀 모형의 오차항에서 자기상관의 유무를 검정 |
| 스테밍(Stemming) | 자연어 처리(NLP) 및 정보 검색 분야에서 굴절되거나 파생된 단어의 접사(접두사, 접미사)를 제거하여 핵심 어간(Stem)을 분리해 내는 텍스트 전처리 기법 |
| 부트스트래핑(Bootstrapping) | 외부의 도움이나 초기 자본 없이 스스로의 힘으로 문제를 해결하거나 특정 작업을 완료하는 일련의 과정. 중복을 허용하여(복원 추출) 여러 개의 새로운 샘플 데이터를 만들어내는 재표본 추출(Resampling) 기법 |
| 앙상블(Ensemble) | 여러 개의 개별 모델(약한 학습기)을 결합하여, 단일 모델보다 더 강력하고 정확한 최종 예측을 도출하는 머신러닝 기법 |
📌 회고 및 인사이트
서비스 기획 숙련 과제 회고
K
- 쉽게 읽을 수 있도록 볼드, 색상 및 인용 조절(종합적인 PRD 편집)
- 단순 장바구니 담기 전환율만이 아닌 구매 전환율까지 비즈니스적으로 고려한 점
- 테스트 설계, 리소스 및 유의점 구체적으로 작성
P
- 데이터 분석 면에서 조금 더 여러가지 방면으로 고려해보는 게 부족했던 것 같다.
- 사용자 데이터, 기대 효과 수치를 설정하는 근거가 부족했다. 명확한 산업 데이터나 벤치마크를 찾기가 어려웠다.
- 해결 방안이 장바구니 담기 전환율과 직접적인 연결이 부족했다.
T
- 해결 방안을 작성하는 것보다 더 문제 정의에 시간을 투자해서 유사 서비스, 사용자 데이터 분석에 힘을 들여 제대로 확인한다.
- 우선순위 결정할 때 사용해보지 않은 다른 프레임워크를 선정해서 해볼 것
ADsP 강의 학습 인사이트
1과목: 일부 용어를 제외하고는 대부분 아는 내용에서 출제되는 문제들 같아서, 기출만 보면 괜찮을 것 같다.
2과목: 1과목보다는 조금 어렵지만 대부분의 개념을 이해할 수 있을 정도. 이것도 기출을 계속 돌리면 괜찮을 것 같다.
3과목: 나머지는 괜찮은데 통계 부분부터는 전혀 모르겠다. 통계 문제를 많이 풀 필요가 있음.
1과목 10, 2과목 10, 3과목 30 문제로 40% 과락이라 통계 조금 더 공부하고 기출을 돌리면 될 것 같다.
실제 문제를 확인해보니까 내 생각보다는 문제들이 쉬운 편인 것 같아서 공부에 시간을 크게 할애하지 않아도 되겠다.
2주 뒤 간격으로 있는 충분히 SQLD도 준비할 수 있지 않을까? SQL에 관한 지식을 기본적으로 가지고 있으니… 일단 문제를 살펴보고 고려하지 않을까 싶다. 정보처리기사도 땄으니까…
시험 공부용으로 찾아놓은 CBT 시험 사이트