본문으로 바로가기

DATA SCIENCE & ANALYTICS

데이터 분석을 넘어,
성과를 예측합니다.

정형·비정형 데이터를 정제하고 통계분석·머신러닝·시각화를 적용해 수요, 고객 행동, 운영 효율, 위험요인에 대한 검증 가능한 인사이트를 제공합니다.

CORE CAPABILITIES

문제를 정의하고, 패턴을 발견하고, 성능을 검증합니다.

문제와 데이터의 특성에 따라 분석 방법을 선택하고 예측의 정확성과 설명 가능성을 함께 평가합니다.

01 / DATA

Data Preparation & Quality

복수 데이터 소스를 통합하고 결측·이상치·중복을 점검해 분석 가능한 데이터셋을 구축합니다.

02 / STATISTICS

Statistical Modeling

회귀, 패널·시계열 분석, 가설검정, 실험설계로 변수 간 관계와 불확실성을 해석합니다.

03 / FORECAST

Predictive Analytics

수요·변동·이탈 가능성 등의 예측모델을 설계하고 기준모델 대비 성능을 평가합니다.

04 / SEGMENT

Clustering & Segmentation

군집분석과 특징 추출을 활용해 고객·제품·행동 패턴을 세분화합니다.

05 / TEXT

Unstructured Data Analytics

뉴스, 상담기록, 보고서 등 텍스트를 구조화하고 핵심 주제와 변화 추세를 정량화합니다.

06 / DELIVERY

BI & Visualization

지표를 대시보드와 재사용 가능한 분석 리포트로 제공하고 업무 활용을 지원합니다.

ANALYTICS WORKFLOW

Raw data → Reliable insight.

데이터 파이프라인에서 모델 검증, 대시보드까지 이어지는 데이터사이언스 프로세스.

01 · INGEST
DB / API
업무 로그
문서 / 텍스트
외부 공개 데이터
02 · MODEL
정제 · 특징 추출
EDA · 통계 검정
예측 · 군집 분석
교차검증 · 평가
03 · USE
경영 대시보드
수요 예측
고객 세분화
성과 모니터링

분석 단계 개념도이며 실측 성능이나 고객 시스템 화면을 나타내지 않습니다.

METHODS & TECH STACK

문제 중심으로 기법을 선택합니다.

유행하는 알고리즘보다 자료 구조, 검증 목적, 사용 환경에 적합한 방법을 우선합니다.

Exploratory Data AnalysisRegression & Panel DataTime Series ForecastingClassification & ClusteringModel EvaluationText MiningInteractive DashboardsData Pipelines

USE CASES

데이터로 해결할 수 있는 비즈니스 질문.

다음은 적용 가능한 분석 과제의 예시입니다.

DEMAND ANALYTICS

수요 예측과 운영계획

과거 판매·이용 패턴과 외부 지표를 결합해 수요 변화 시나리오와 운영지표를 산출합니다.

활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않습니다.

CUSTOMER INTELLIGENCE

고객 세분화와 행동 분석

고객 이벤트·이용 데이터의 특징을 추출해 이탈 징후와 반응 유형을 파악합니다.

활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않습니다.

ANOMALY DETECTION

이상 징후 탐지

업무 로그·거래·품질 데이터의 비정상 패턴을 찾아 담당자의 확인을 지원합니다.

활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않습니다.

ANALYTICS DASHBOARD

데이터 기반 성과 모니터링

핵심 KPI와 분석 결과를 하나의 대시보드로 통합해 변화 추이를 점검합니다.

활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않습니다.

데이터로 답하고 싶은 질문은 무엇인가요?

현황 진단부터 예측모델, 데이터 시각화까지 목적에 맞는 범위를 설계합니다.

데이터 분석 문의