4) 상향식 접근 방식(Bottom Up Approach)
문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 분제의 재정의 및 해결방안을 탐색하고 이를 지속적으로 개선하는 방식이다.
① 상향식 접근 방식의 특징
● 다량의 데이터 분석을 통해 왜(why) 그러한 일이 발생하는지 역으로 추적하면서 문제를 도출하거나 재정의할 수 있는 방식이다.
● 데이터를 활용하여 생각지도 못했던 인사이트 도출 및 시행착오를 통한 개선이 가능하다.
② 상향식 접근 방식의 등장배경
● 기존 하향식 접근 방식의 한계를 극복하기 위해 등장하였다.
ー 하향식 접근 방식은 솔루션 도출은 유효하지만 새로운 문제 탐색은 어렵다.
ー 하향식 접근 방식은 복잡하고 다양한 환경에서 발생한 문제에는 부적합하다.
● 논리적 단계별 접근법은 문제의 구조가 분명하고 이에 대한 해결책을 도출하기 위한 데이터가 분석가나 의사결정자에게 주어져 있음을 가정하고 있다.
③ 상향식 접근기반 전통적 분석 사고 극복방안
● 디자인 사고 접근법
ー 현장 관찰과 감정이입, 대상 관점으로의 전환을 수행한다.
ー 통상적으로는 분석적으로 사물을 인식하려는 Why를 강조한나, 답을 미리 내는 것이 아니라 사물을 있는 그대로 인식하는 What관점으로 접근한다.
ー 객관적으로 존재하는 데이터 자체를 관찰하고 실제 행동으로 옮김으로써 대상을 좀 더 잘 이해하는 방식으로 접근한다.
● 비지도학습 방법에 의한 수행
ー 목표값을 사전에 학습하거나 정의하지 않고 데이터 자체만을 가지고 결과를 도출한다.
ー 새로운 유형의 인사이트를 도출하기에 유용한 방식이다.
ー 데이터 마이닝의 연관규칙분석, 군집분석이나 기술통계 및 프로파일링 등이 대표적이다.
● 빅데이터 환경에서의 분석
ー 인과관계(Know-why)에서 상관관계(Know-affinity) 분석으로 이동하였다.
ー 통계적 분석환경에서는 인간관계 분석을 위해 가설을 설정하고 이를 검증하기 위해 모집단으로부터 표본을 추출하여 가설검증을 하였다.
ー 빅데이터 분석환경에서는 인과관계, 상관관계, 연관분석을 통하여 다양한 문제를 해결할 수 있다.
④ 상향식 접근 방식의 문제 해결 방법
● 프로토타이핑 접근법: 일단 먼저 분석을 시도해 보고 그 결과를 확인하면서 반복적으로 개선해 나가는 방식이다.
ー 시행착오를 통하여 문제해결을 시도하는 방식이다.
ー 사용자가 요구사항이나 데이터를 정확히 정의하기 어렵고 원천 데이터도 명확하지 않을 때 주로 사용한다.
ー 완전하지는 않지만 신속하게 해결책이나 모형을 제시하여 이를 바탕으로 문제를 더 명확하게 인식하고 필요한 데이터를 식별하여 구체화 할 수 있다.
▶ 프로토타이핑 접근법의 필요성
| 관점 | 내용 |
| 문제에 대한 인식 수준 | ● 문제 정의가 불명확하거나 새로운 문제일 경우 사용자나 이해관계자는 프로토타입을 이용하여 분제를 이해하고 구체화할 수 있다. |
| 필요 데이터 존재 여부의 불확실성 |
● 데이터 확보방안 수립시 데이터 사용자와 분석가 간에 반복적이고 순환적인 협의 과정이 필요하다. ● 문제 해결을 위해 필요한 모든 데이터가 존재하지 않을 경우, 이에 대한 수집방안이나 대체방안을 수립하여야 한다. ● 대체 불가능한 데이터가 존재하는지 사전에 확인하여 프로젝트가 중도에 중단되는 위험을 방지할 수 있다. |
| 데이터 사용 목적의 가변성 | ● 데이터의 가치는 사전에 정해진 수집 목적에 따라 확정되는 것이 아니며, 그 가치가 지속적으로 변화한다. ● 기존에 보유 중인 데이터도 데이터 정의를 재검토하여 데이터 사용 목적과 범위를 확대할 수 있다. |
▶ 프로토타이핑 접근법의 프로세스
| 특징 | ● 잘 설계된 프로토타이핑을 지속하는 경우 실험이 가지고 있는 불명확성은 감소하고 의도했던 결과를 도출할 가능성이 높아진다. ● 빅데이터 분석환경에서는 최대한 빨리 분석 결과를 보여 주고 이를 가지고 지속적으로 반복하는 방법이 효과적이다. |
| 구성 | ● 가설의 생성(Hypotheses) ● 디자인에 대한 실험(Design Experiments) ● 실제 환경에서의 테스트(Test) ● 테스트 결과에서의 통찰(Insight) 도출 및 가설 확인 |
'21_빅데이터 분석기사' 카테고리의 다른 글
| 02_데이터 분석계획(8)_KDD분석 방법론 (3) | 2026.03.04 |
|---|---|
| 02_데이터 분석계획(7)_데이터 분석 방안 (0) | 2026.03.04 |
| 02_데이터 분석계획(4)_분석 문제 정의 (0) | 2026.03.03 |
| 02_데이터 분석계획(3)_분석 마스터 플랜과 로드맵 설정 (0) | 2026.03.02 |
| 02_데이터 분석계획(2)_데이터 분석 기획 (0) | 2026.03.01 |