데이터 사이언스 캔버스

데이터 과학도구의 필요

데이터의 시대라고 합니다. 데이터 분석 및 활용이 산업과 기업의 업무 대부분에 적용되고 있습니다. 데이터 과학자의

데이터 사이언스 캔버스

데이터 분석은 비지니스의 문제를 해결하거나 유용한 정보의 발굴을 통한 새로운 가치를 창출하기 위해 데이터에 대한

데이터 사이언스 캔버스 블록의 핵심 구성 요소

데이터 사이언스 캔버스는 8개의 블록으로 구성되며 각 블록은 데이터 과학의 핵심 세그먼트들로 구성되어 있습니다.  

데이터 사이언스 캔버스 활용법

  캔버스의 8개 블록은 절차대로 사용하여 분석 과정을 수행해야 합니다. 캔버스 활용법을 익혀서 분석 과정을

1.데이터 분석을 통한 가치 창출

1. 데이터 분석을 통한 가치 창출   데이터 사이언스 캔버스는 “비즈니스 이슈를 분석에서 어떻게 가치를

2. 데이터 소스

2. 데이터 소스   데이터 분석에 사용되는 대상 데이터 소스를 선정하는 단계입니다. 데이터 분석의 주제가

3.데이터 수집

3. 데이터 수집 데이터 소스에 대한 확인이 끝나면 데이터 수집 계획을 수립합니다. 데이터 소스로부터 분석용

4. 데이터 전처리 / 데이터 탐색

4. 데이터 전처리 / 데이터 탐색   모델을 작성하기 전 데이터가 어떤 특징을 가지고 있는지

5. 모델 학습 / 평가

5. 모델 학습 / 평가   모델링이란 분석용 데이터를 이용한 가설 설정을 통하여 통계모형을 만들거나

6. 데이터 분석 워크플로우

6. 데이터 분석 워크플로우   데이터 분석 워크플로우④는 데이터 분석 프로세스 상의 데이터 흐름을 중심으로

7. 데이터 분석 활용 시나리오

7. 데이터 분석 활용 시나리오     최종 사용자는 분석(예측)결과의 인사이트를 확보하여 의사결정에 반영하게 되면

8. 운영 평가 / 모니터링

8. 운영 평가 / 모니터링   데이터 워크플로우 절차에 따라 해당 시스템에 적용되는 경우 신뢰성