이 글에서 꼭 잡아야 할 것
아이디어가 많다고 좋은 기획이 되는 것은 아니다. 효과와 난이도, 데이터 확보 가능성을 기준으로 과제를 고르고 우선순위를 정하는 과정이 필요하다.
분석 기획은 좋은 과제를 많이 떠올리는 것보다, 조직 상황에 맞는 과제를 먼저 선택하는 능력이 중요하다. 같은 문제라도 지금 당장 해결 가능한 과제가 있고, 장기적으로 접근해야 하는 과제가 있다. ADsP는 이 구분을 이해하고 있는지를 실제 프로젝트 시나리오와 함께 묻는 편이다.
개념 지도와 이해 포인트
대표 문법 패턴
tasks = [
{"name": "이탈 예측", "impact": 5, "feasibility": 3},
{"name": "대시보드 개편", "impact": 3, "feasibility": 5},
{"name": "추천 모델", "impact": 4, "feasibility": 2}
]
for task in tasks:
task["score"] = task["impact"] + task["feasibility"]
print(sorted(tasks, key=lambda x: x["score"], reverse=True))문법 읽는 포인트
- 효과와 실행 가능성을 같이 보는 프레임은 매우 자주 등장한다.
- 우선순위는 기술 난이도뿐 아니라 조직 상황도 고려해야 한다.
- Quick Win은 시험과 실무 모두에서 중요한 감각이다.
핵심 용어
- Priority
- Impact
- Feasibility
과제별 우선순위 점수 매기기
정성 판단을 표로 점수화해 보면 과제 우선순위가 훨씬 선명해진다. 실제 기획서도 이런 방식으로 설명하면 설득력이 높아진다.
SELECT task_name,
business_impact + data_readiness + feasibility AS priority_score
FROM analysis_task_pool
ORDER BY priority_score DESC;수험 체크포인트와 자주 하는 실수
시험 체크포인트
- 효과가 큰 과제와 당장 가능한 과제를 구분하는 문제를 대비하자.
- 우선순위 기준은 최소 세 가지 이상 묶어 기억하면 안정적이다.
- Quick Win과 장기 과제를 함께 배치하는 감각을 익혀 두자.
자주 하는 실수
- 효과만 보고 데이터 준비도를 무시하는 실수
- 기술적으로 멋진 과제를 먼저 고르는 실수
- 우선순위를 직감으로만 정하는 실수
연결 학습
우선순위 감각이 생기면 분석 방법론도 더 현실적으로 읽힌다. 다음 글에서는 ADsP 핵심 방법론인 CRISP-DM과 분석 프로세스를 정리한다.
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