통계적 의사결정 모형

통계적 의사결정 모형에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 통계 기반으로 의사결정을 내릴 때 참고할 수 있는 의사결정 프레임워크를 설명드리도록 하겠습니다. 설명드리려고 하는 의사결정 프레임워크는 PPDAC 모형이라고 말씀드릴 수 있습니다. 시작은 프라블럼의 앞 글자를 딴 P에서 시작합니다. 지금 현재 우리 회사 내가 갖고 있는 문제점을 정리하는 거예요 내가 어떤 문제를 풀고자 하는가 데이터를 기반으로 내가 풀고자 하는 문제를 이해하고 정의하는 것부터 의사결정이 시작됩니다 그래서 이 문제에 답하려면 어떻게 시작해야 될까 우리가 회계장부를 보고 있는데 재무제표를 보고 있는데 재무제표에서 엄청난 비용이 발생하는 특정 섹터가 있어요 이 섹터에 대한 비용을 내가 어떻게 효과적으로 절감해 낼 수 있을까? 아니면 신규 사업이 있다면 이 신규 사업에서 마켓 셰어를 어떻게 하면 효과적으로 증진시킬 수가 있을까? 와 같은 이러한 질문들이 바로 이 표현 problem 이라고 보시면 됩니다 한마디로 데이터를 갖고 풀고자 하는 문제를 정의하는 것 이라고 말씀할 수가 있습니다 문제가 설정이 됐으면 의제가 설정 됐으면 의제를 풀어야겠죠 계획을 세우는 플랜 단계 우리가 설정한 이 문제를 풀기 위해서 어떻게 데이터를 확보해야 될 거냐 이 문제를 풀기 위해서 데이터를 어떻게 모델링을 할 거냐부터 시작해서 다양한 분석 방법론을 적용한 연구 설계는 어떻게 할 건지 그리고 데이터 수집은 어떻게 될 건지 가장 큰 데이터 분석의 마스터 플랜을 만들어내요 마스터 플랜이 잘 세워졌으면 그 다음 단계는 훨씬 더 용이합니다 그 다음 단계는 데이터를 확보하는 단계예요 마스터 플랜에 따라서 데이터를 수집하고 관리하고 처리를 통해서 데이터 분석 도구가 분석을 쉽게 할 수 있는 형태로 데이터를 쌓도록 하는 거예요 데이터 단계를 거치면 이제 데이터를 확보하게 되는 거예요 그러면 이 확보한 데이터에서 우리는 분석 단계에 들어가서 의미 있는 인사이트를 도출해냅니다 우리가 확보한 데이터가 되게 많아요 그렇다고 해서 데이터 분석은 결국 이 데이터를 보고서 형태로 요약하는 것이라고 할 수 있습니다 데이터를 요약해내고 데이터를 요약할 때 대표적인 게 값으로 요약하는 것, 표라고 보시면 되고요 그리고 차트로 요약하는 것, 그게 바로 그래프를 만드는 것이라고 보시면 됩니다 이 보고서 형태는 결국 값과 그래프 조합으로 만들어지게 되는 거예요 그리고 내가 도출해낸 값과 그래프에서 데이터를 분류해내고 어떤 패턴을 찾고 가설을 추가적으로 내가 어떤 의사결정을 할 수 있는 가설을 도출해내는 겁니다. 분석 단계가 지나고 나면 분석 단계의 내용을 기반으로 결국 결론을 내려야 됩니다. 결론을 내려야 되고 결론은 이 보고서, 우리가 도출해낸 이 보고서를 가지고 결국 해석하고 의사결정자에게 이 보고서를 전달해서 최종적으로는 결국 액션이 실행되어야 합니다. 그리고 어떤 데이터 분석을 했는데 의미 있는 1차 분석이 됐어요. 그런데 추가적인 연구 주제가 도출될 수가 있어요. 그럴 때는 다시 한번 추가적인 연구 주제에 대한 문제를 설정하는 것부터 이 PPDAC 모형 사이클을 다시 한번 실행할 수 있습니다. 자 이렇게 통계적 의사결정 모형인 PPDAC 모형이라는 걸 한번 살펴봤습니다. 의사결정 모형을 다시 한번 정리를 해보도록 하겠습니다. 첫 번째 단계는 결국 분석 목표를 설정하는 거예요. 분석 목표는 의사결정하려는 주제, 다른 말로는 비즈니스 퀘스천이라고 표현합니다. 약어를 따서 이걸 BQ라고 표현도 합니다. 의사결정하려는 주제, BQ를 설정하고요. 결국 이 BQ에는 현재 업무에서 무엇이 궁금한가, 당면한 의사결정 상황은 무엇인가, 분석의 목표를 설정하는 것이라고 말씀드릴 수 있습니다. 의제 설정이 됐으면 그 다음에 이 문제를 풀기 위해서 우리는 데이터를 수집 정제를 합니다. 그래서 데이터를 수집할 때 모집단의 데이터를 완전히 그 데이터를 통해서 얻어내지 못한다면 표본 데이터를 수집할 방법이 무엇인지 설계를 하고요 주제를 가장 잘 대변할 수 있는 관련성 있는 데이터를 고민을 해봅니다 그리고 개인정보 또는 기타 법적이나 사회 윤리적 문제는 없는지를 검토를 합니다 이 검토 결과에 따라서 우리는 데이터를 수집 정제를 해냅니다 데이터 수집 정제 단계가 끝나면 이제 분석 대상 데이터가 확보가 되는 거예요 이 분석 대상 데이터로부터 우리는 데이터 분석을 진행합니다 데이터 분석이라고 하는 게 처음에 많은 데이터를 봤을 때 막연하게 느껴져요 그랬을 때 이 막연한 데이터에서 우리가 인사이트 도출하는 분석을 EDA, 탐색적 데이터 분석이라고 표현합니다 그래서 탐색적 데이터 분석을 진행하기 위해서는 우리가 확보한 데이터, 이게 raw 데이터, 원천 데이터가 있는데 원천 데이터가 분석도구가 이해하지 못하는 형태일 가능성이 있어요. 그럴 때는 분석도구가 이해할 수 있도록 데이터 분석도구에 맞도록 전처리를 진행합니다. 그리고 그 다음에 EDA를 통해서 데이터에서 어떤 경향성, 패턴을 찾아내는 게 EDA의 핵심이라고 보시면 됩니다. 그리고 필요하다면 다양한 분석 모델을 구성해서 가설을 검증하기 위한 목적으로 활용을 합니다. 그 다음 단계가 결국 분석 결과를 시각화하고 공유를 하게 됩니다. 데이터 분석 결과에서 무엇을 알 수 있는지 우리가 도출했던 인사이트를 정리를 하는 거예요 그래서 분석 결과가 어떤 판단을 유발하는지 의사결정을 할 수 있는 인사이트를 정리를 합니다 그 결과를 기반으로 해서 의미를 도출해야 됩니다 우리가 도출한 보고서가 있어요 보고서가 있으면 여기서 어떻게 결과를 해석할 수 있는지 이 보고서 안에는 비즈니스적으로 어떠한 인사이트가 도출이 되는지 그리고 최종적으로 우리의 액션에 대한 실행 아이템, 액션 아이템을 도출해야 됩니다. 이러면 실제 의사결정 프로세스가 종료가 됩니다.