이 글에서 꼭 잡아야 할 것
좋은 분석은 좋은 질문에서 시작한다. 문제를 그대로 받는 것이 아니라, 데이터로 검증 가능한 질문으로 다시 정의하는 과정이 분석 기획의 핵심이다.
ADsP 분석 기획 파트는 실무 감각을 많이 요구한다. 특히 문제 정의 영역은 주어진 요구사항을 그대로 적는 것이 아니라, 목적과 지표, 행동 변화를 고려해 다시 구조화하는 능력을 묻는다. 좋은 질문을 만드는 훈련이 되어 있으면 뒤의 모델링 선택도 훨씬 명확해진다.
개념 지도와 이해 포인트
대표 문법 패턴
business_request = "고객 이탈을 줄이고 싶다"
analysis_questions = [
"최근 3개월 이탈률은 얼마인가?",
"이탈 고객의 공통 행동 패턴은 무엇인가?",
"이탈 가능성이 높은 고객을 사전에 식별할 수 있는가?"
]
for q in analysis_questions:
print("-", q)문법 읽는 포인트
- 업무 요청을 바로 분석 과제로 쓰지 말고 질문으로 쪼개는 과정이 필요하다.
- 측정 가능한 질문인지부터 항상 확인하자.
- 질문과 행동 계획이 연결되어야 분석 결과가 살아난다.
핵심 용어
- Problem
- KPI
- Question
막연한 요청을 분석 질문 세 개로 바꾸기
질문이 구체화되면 필요한 데이터도 함께 보이기 시작한다. 이 단계가 흔들리면 모델링 기법 선택도 흔들리게 된다.
request = "광고 효율을 높이고 싶다"
questions = [
"채널별 전환율 차이는 있는가?",
"유입 고객의 재방문율은 채널별로 다른가?",
"광고비 대비 매출이 가장 높은 세그먼트는 어디인가?"
]수험 체크포인트와 자주 하는 실수
시험 체크포인트
- 업무 문제와 분석 문제를 구분하는 유형이 자주 나온다.
- 측정 가능성과 실행 가능성은 문제 정의의 핵심 기준이다.
- 문제를 세분화하는 이유를 설명할 수 있어야 한다.
자주 하는 실수
- 요구사항 문장을 그대로 분석 과제로 적는 실수
- 지표 없이 질문만 남겨 두는 실수
- 의사결정 연결 없이 보고서형 질문만 만드는 실수
연결 학습
문제를 제대로 재구성하면 다음 단계인 KPI 설정이 훨씬 쉬워진다. ADsP 대비에서는 이런 문장을 직접 바꿔 보는 연습이 특히 효과적이다.
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