데이터분석전문가 자격취득을 위한 데이터분석기획 과목에 대해 기출문제와 기출방향을 정리해드리겠습니다.
1. 데이터분석기획 과목 개요
데이터분석기획은 데이터 분석 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 분석 목적 설정, 데이터 수집 및 관리 계획, 분석 방법론 선정, 일정 및 자원 관리 등을 체계적으로 계획하는 과정입니다. 이 과목은 데이터 분석의 전반적인 기획 능력을 평가하며, 현업에서의 실무 적용 능력도 중요하게 다룹니다.
2. 데이터분석기획 주요 학습 내용
1) 데이터 분석 프로젝트 이해 및 기획 프로세스
데이터 분석 프로젝트는 단순히 데이터를 분석하는 것에 그치지 않고, 비즈니스 문제 해결을 위한 체계적인 과정입니다. 프로젝트의 성공을 위해서는 초기 기획 단계에서 명확한 목표 설정과 분석 범위 정의가 필요합니다. 이를 위해 전체 프로젝트의 단계별 흐름(요구사항 분석, 데이터 수집, 전처리, 분석, 결과 도출 및 활용)을 이해하고, 각 단계에서 수행할 작업과 산출물을 명확히 계획해야 합니다.
2) 문제 정의 및 분석 목적 설정
분석 기획의 가장 핵심은 ‘무엇을 해결할 것인가?’라는 문제 정의입니다. 명확한 문제 정의는 분석 방향성을 잡아주고, 불필요한 작업을 줄여 효율성을 높입니다. 이 과정에서 이해관계자와의 협의를 통해 비즈니스 목표와 분석 목적을 일치시키고, 측정 가능한 KPI나 성과 지표를 설정합니다.
3) 데이터 수집 계획 및 데이터 품질 관리
데이터 수집은 분석의 기초입니다. 적절한 데이터 출처를 선정하고, 필요한 데이터 항목과 수집 방법을 구체적으로 계획해야 합니다. 또한 데이터 품질 관리가 필수적이며, 이는 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 적시성 등을 확보하는 활동을 포함합니다. 특히 결측치, 이상치, 중복 데이터 처리 방안도 사전에 마련합니다.
4) 분석 방법론 및 도구 선정
분석 목적과 데이터 특성에 맞는 분석 기법을 선정합니다. 예를 들어, 예측 모델링, 군집분석, 연관분석 등 다양한 방법론 중에서 적합한 기법을 선택하고, 이를 지원하는 분석 도구나 소프트웨어를 결정합니다. 이 과정에서 분석 결과의 해석 가능성과 실용성도 고려합니다.
5) 프로젝트 일정 및 자원 관리
분석 프로젝트는 일정 내에 완료되어야 하므로, 각 단계별 작업 기간과 담당자를 명확히 정해야 합니다. 또한 필요한 인력, 소프트웨어, 하드웨어 등의 자원을 적절히 배분하고, 위험요소에 대한 대응 계획을 수립합니다.
6) 이해관계자 커뮤니케이션 및 결과 활용 계획
분석 결과를 실제 비즈니스 의사결정에 반영하기 위해서는 이해관계자와의 원활한 소통이 중요합니다. 정기적인 보고, 피드백 수렴, 결과의 시각화 및 설명 방안을 마련하여 분석 결과의 활용도를 극대화해야 합니다.
3. 기출문제 유형 및 예시
1) 객관식 문제
데이터 분석 기획 단계에서 가장 먼저 수행해야 할 작업은?
① 데이터 수집 ② 문제 정의 ③ 데이터 정제 ④ 결과 보고
데이터분석 프로젝트에서 이해관계자 관리는 어떤 이유로 중요한가?
① 데이터 품질 향상을 위해 ② 프로젝트 일정 조정을 위해 ③ 요구사항을 명확히 하기 위해 ④ 분석 알고리즘 선정에 도움을 주기 위해
2) 주관식/서술형 문제
데이터 분석 프로젝트 기획 시 주요 고려사항을 3가지 이상 설명하시오.
데이터 수집 계획 수립 시 데이터 품질 관리 방안을 제시하시오.
분석 목적에 따른 적합한 분석 방법론을 선정하는 기준을 설명하시오.
3) 사례 기반 문제
한 기업에서 고객 이탈률 감소를 위한 데이터 분석 프로젝트를 기획하려고 한다. 이 프로젝트의 기획 단계에서 수행해야 할 주요 작업과 고려사항을 기술하시오.
주어진 데이터셋이 결측치와 이상치가 많을 경우, 데이터 수집 및 전처리 계획을 어떻게 수립할 것인지 서술하시오.
4. 기출방향 분석
1) 문제 정의 및 목표 설정 능력 평가
기출문제에서는 분석 프로젝트의 출발점인 문제 정의 능력을 매우 중시합니다. 단순히 ‘무엇을 분석할 것인가’를 묻는 수준이 아니라, 비즈니스 맥락에서 왜 해당 문제가 중요한지, 어떤 성과 목표를 달성하려는지 구체적으로 서술하도록 요구하는 문제가 많습니다. 따라서 문제의 배경, 관련 이해관계자 요구사항, KPI와 연계한 목표 설정 능력을 갖추는 것이 중요합니다.
2) 데이터 수집 및 품질 관리 이해도
많은 기출문제에서 데이터 수집 계획과 데이터 품질 확보 방안을 묻습니다. 이는 ‘어떤 데이터를 어디서 어떻게 수집할 것인가’와 더불어, 수집된 데이터의 신뢰성을 높이기 위한 전처리 계획(결측치 처리, 이상치 탐지 및 제거, 데이터 정합성 확인 등)에 관한 질문이 포함됩니다. 특히 실제 사례를 통해 데이터 품질 이슈를 진단하고 개선책을 제시하는 형태로 출제되는 경우가 많아 현장 감각이 요구됩니다.
3) 분석 방법론 선정과 기획 과정 이해
기출문제는 분석 목적에 맞는 적절한 기법을 고르고, 그 이유와 기대 효과를 설명하도록 요구합니다. 예를 들어, 고객 세분화가 목적이라면 군집분석을, 미래 수요 예측이 목적이라면 시계열 분석이나 회귀분석을 선택하는 식입니다. 또한 분석 기획 과정에서 발생할 수 있는 문제점과 이를 극복하기 위한 전략도 함께 묻는 경우가 많아, 단순 암기보다는 응용력이 중요합니다.
4) 프로젝트 관리 및 커뮤니케이션 역량 평가
실제 업무에서는 분석 결과를 내는 것뿐 아니라, 프로젝트를 체계적으로 관리하고 이해관계자와 소통하는 능력이 중요합니다. 이에 따라 기출문제에서는 일정 관리, 자원 배분, 리스크 관리, 팀 내외 커뮤니케이션 전략 등을 묻는 문제가 출제됩니다. 특히, 분석 결과를 비전문가에게 효과적으로 전달하는 방법이나 보고서 작성법에 관한 문제도 증가 추세입니다.
5) 사례 기반 문제 출제 증가
최근 기출문제는 단편적인 이론 문제보다 실제 사례를 기반으로 한 문제 출제가 많습니다. 기업이나 조직에서 발생할 수 있는 구체적인 상황을 제시하고, 이에 맞는 데이터 수집 계획, 분석 방법, 프로젝트 기획 방안을 서술하도록 요구합니다. 이를 통해 응시자의 실무 적용 능력과 문제 해결력을 평가합니다.