빅데이터분석기사 필기
시험 직전 요약장
판단 기준과 헷갈리는 개념, 대표 예제를 짧게 확인하세요.
분석 방법론: KDD·CRISP-DM·SEMMA
원래 이론 →판단 기준
방법론 이름의 유명도보다 프로젝트의 누락 위험을 본다. 업무 목표와 전개까지 명시적으로 관리해야 하면 CRISP-DM의 구조가 편리할 수 있다. 데이터에서 지식을 발견하는 전체 흐름과 마이닝 전후의 처리를 강조하려면 KDD가 적합하다. 분석 데이터 구성과 모형 실험 작업을 중심으로 관리하면 SEMMA가 유용할 수 있다. 어떤 방법론을 택해도 법·윤리·보안, 승인, 재현성, 운영 모니터링이 빠지면 조직 절차로 보완한다.
헷갈리는 개념
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| 방법론 | 출발·중심 관점 | 명시적 범위 | 대표 강점 | 보완·주의점 |
|---|---|---|---|---|
| KDD | 데이터에서 지식 발견 | 선택부터 해석·평가 | 데이터 마이닝 전후의 품질·해석을 포함 | 데이터 마이닝과 전체 과정을 혼동하지 않음 |
| CRISP-DM | 업무 목표와 프로젝트 | 업무 이해부터 전개 | 업무·분석·활용을 하나의 반복 흐름으로 연결 | 전개 뒤 운영 통제를 조직 상황에 맞게 구체화 |
| SEMMA | 분석 데이터와 모형화 | 표본부터 평가 | 표본·탐색·변환·모형·평가 작업이 명료 | 업무 이해·활용·운영 절차를 별도로 보완 |
명칭이 다르더라도 데이터 이해·준비, 분석, 평가라는 공통 활동이 존재한다. 조직은 규제 검토, 승인, 운영 모니터링 같은 자체 단계를 추가할 수 있다.
대표 계산·예제
이 대응은 단계가 완전히 동일하다는 뜻이 아니다. 예를 들어 CRISP-DM의 데이터 이해와 데이터 준비는 KDD의 선택·전처리·변환 및 SEMMA의 Sample·
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