Data Preparation & Quality
복수 데이터 소스를 통합하고 결측·이상치·중복을 점검해 분석 가능한 데이터셋을 구축한다.
DATA SCIENCE & ANALYTICS
데이터를 분석하는 것을 넘어,
성과를 예측하다.
정형·비정형 데이터를 정제하고 통계분석·머신러닝·시각화를 적용해 수요, 고객 행동, 운영 효율, 위험요인에 대한 검증 가능한 인사이트를 제공한다.
CORE CAPABILITIES
문제를 정의하고, 패턴을 발견하고, 성능을 검증한다.
문제와 데이터의 특성에 따라 분석 방법을 선택하고 예측의 정확성과 설명 가능성을 함께 평가한다.
Statistical Modeling
회귀, 패널·시계열 분석, 가설검정, 실험설계로 변수 간 관계와 불확실성을 해석한다.
Predictive Analytics
수요·변동·이탈 가능성 등의 예측모델을 설계하고 기준모델 대비 성능을 평가한다.
Clustering & Segmentation
군집분석과 특징 추출을 활용해 고객·제품·행동 패턴을 세분화한다.
Unstructured Data Analytics
뉴스, 상담기록, 보고서 등 텍스트를 구조화하고 핵심 주제와 변화 추세를 정량화한다.
BI & Visualization
지표를 대시보드와 재사용 가능한 분석 리포트로 제공하고 업무 활용을 지원한다.
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 않는다.
METHODS & TECH STACK
문제 중심으로 기법을 선택한다.
유행하는 알고리즘보다 자료 구조, 검증 목적, 사용 환경에 적합한 방법을 우선한다.
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 예시다.
수요 예측과 운영계획
과거 판매·이용 패턴과 외부 지표를 결합해 수요 변화 시나리오와 운영지표를 산출한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
고객 세분화와 행동 분석
고객 이벤트·이용 데이터의 특징을 추출해 이탈 징후와 반응 유형을 파악한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
이상 징후 탐지
업무 로그·거래·품질 데이터의 비정상 패턴을 찾아 담당자의 확인을 지원한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
데이터 기반 성과 모니터링
핵심 KPI와 분석 결과를 하나의 대시보드로 통합해 변화 추이를 점검한다.
활용 시나리오 예시이며 고객 납품 실적을 의미하지 않는다.
데이터로 답하고 싶은 질문은 무엇인가?
현황 진단부터 예측모델, 데이터 시각화까지 목적에 맞는 범위를 설계한다.