분류번호 :	2001010506_17v2
능력단위 명칭 :	통계 기반 데이터 분석
능력단위 정의 :	통계 기반 데이터 분석이란 수집된 내·외부 데이터 및 정 형·비정형 데이터를 활용하여 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터셋을 편성하여 통계기반 데이터 분 석 모델을 만들고 평가하는 능력이다.

능 력 단 위 요 소	수 행 준 거
2001010506_17v2.1 가설 설정하기	1.1 빅데이터 분석 프로젝트의 목적 달성을 위하여 비즈니스 도메인과 수집된 데이터를 파악할 수 있다.
	1.2 프로젝트의 목적에 적합한 모델 개발을 위하여 데이터의 사전탐색 을 통하여 가설을 설정할 수 있다.
	1.3 분석 모델의 가설 평가를 위한 통계치의 기준을 설정하고 적용할 수 있다.
	【지식】 • 분석 모델의 예측력(Accuracy)
	• 분석 모델의 안정성(Robustness)
	• 분석 모델의 호율성(Efficency)
	• 추측통계법
	• 통계처리 결과에 대한 해석
	【기술】 • 가설 설정 능력
	• 데이터 분포 및 검정통계량 설정 능력
	• 데이터의 중심성, 분산성, 산포성 활용 능력
	• 데이터 확률분포의 활용 능력
	• 독립변수와 종속변수의 설정 기술
	• 확률밀도함수, 확률분포함수, 확률분위수함수 활용 능력
	• 데이터 유형과 데이터 척도 적용 기술
	• 데이터의 독립성 검정 활용 능력
	• 데이터의 적합도 검정 활용 능력
	• 1종오류, 2종오류, 정밀도, 정확도, 특이도, 민감도 적용 능력
	• 유의수준, 유의확률, 신뢰구간 설정 능력
	• 모집단, 표본 설정 능력
	• 기술통계, 추론통계 적용 기술
	• 자유도 활용 능력
	• 모수통계와 비모수통계 활용 능력
	【태도】 • 비즈니스 요구사항을 정확하게 정의하고 식별하려는 태도
	• 비즈니스와 통계 방법론 간의 상호 관련성을 이해하려는 태도
	• 객관적인 가설을 설정하려는 태도
	• 주요 이해관계자 간 의사소통을 통해 설득하려는 태도
2001010506_17v2.2 통계 모델 개발하기	2.1 설정된 가설을 검증하기 위하여 분석모형을 설계할 수 있다.

2001010506_17v2.2 통계 모델 개발하기	2.2 모델을 완성도를 평가하기 위한 성능평가 기준을 설정할 수 있다.
	2.3 모델에 적용하는 독립변수와 종속변수의 데이터 유형에 따라 다양 한 분석기법을 적용할 수 있다.
	2.4 주어진 데이터 변수 추가하여 모델에서 필요로 되어지는 파생변수( Drived Variable)를 생성하여 모델링에 활용할 수 있다.
	2.5 단일 분석기법이 아닌 앙상블(Ensemble) 기법을 적용하여 모델의 품 질목표를 제고할 수 있다
	2.6 데이터 분석 모델링의 원활한 수행과 결과보고를 위하여 데이터 시 각화를 사용할 수 있다.
	【지식】 • 각 분석기법에 대한 통계학 이론
	• 분석결과에 대한 통계적 해석 및 업무적용
	• 빅데이터 분석방법론
	• 분석대상 데이터의 구조 및 비즈니스적 의미
	• 분산병렬처리
	• 하둡 에코시스템
	【기술】 • 빅데이터 처리 기술
	• 데이터분석도구 활용 기술 ◦
	• 데이터처리용 도구 활용 기술
	• Classification 모델 적용 기술
	• Forecasting 모델 적용 기술
	• Clustering 모델 적용 기술
	• Association 모델 적용 기술
	• Prediction 모델 적용 기술
	• 앙상블 모델 적용 기술
	• 주성분분석 적용 기술
	• 상관분석 적용 기술
	• 판별분석 적용 기술
	• 회귀분석 적용 기술
	• 로지스틱분석 적용 기술
	• 생존분석 적용 기술
	• 변수 중요도 평가 및 변수 선택 기술
	• 교차 검증(Cross Validation) 활용 기술
	• 컨퓨젼 메트릭스(Confusion Matrix) 활용 기술
	• ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브(Curve) 활용 기술
	• 과적합(Overfitting)과 미적합(Underfitting) 활용 기술
	• 이산형 및 연속형 데이터에 대한 모델 평가 산식 기술
	• 데이터 시각화 도구 활용 기술
	• 데이터 시각화 기술
	• 파생변수 생성 및 활용 기술
	【태도】 • 데이터 분석기술에 대한 수용태도
	• 데이터 분석용 도구를 활용하는 적극적인 자세
	• 데이터 분석을 위한 집중력
	• 데이터 분석의 과적합(Overfitting)에 대한 절제력
	• 통계결과와 비즈니스를 연결하려는 태도

2001010506_17v2.2 통계 모델 개발하기	• 데이터에 대한 상상력
2001010506_17v2.3 통계 모델 평가 검증 하기	3.1 구현된 모델은 모델 운영의 안정성과 적합성을 평가할 수 있다.
	3.2 설정되어 있는 모델의 평가 절차 및 기준에 따라 구현된 모델을 평 가할 수 있다.
	3.3 모델 평가를 위한 데이터셋은 훈련 데이터셋과 구분되어 관리되어 평가의 객관성을 확보할 수 있다.
	3.4 모델 평가의 전과정을 절차에 따라 진행되었음을 증적으로 확보해 야 하고 모델 평가결과를 리포팅할 수 있다.
	【지식】 • 빅데이터 분석 및 평가방법론
	• 모델의 예측력
	• 모델의 안정성
	• 모델의 효율성
	• 통계학
	• 품질관리
	• 품질보증
	【기술】 • 교차검증(Cross Validation) 활용 기술
	• 컨퓨젼 메트릭스(Confusion Matrix) 활용 기술
	• ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브(Curve) 활용 기술
	• 이산형 종속변수 평가 기술
	• 연속형 종속변수 평가 기술
	• 유의수준, 유의확률, 신뢰구간 적용 기술
	• 통계치 적용 기술
	• 변수선택 평가기술
	• 모델링 도구 사용기술
	【태도】 • 요구사항을 정확하게 식별, 파악하는 태도
	• 품질평가에 대한 공정하고 엄격한 태도
	• 객관적 평가를 위한 해결책을 제시하려는 태도
	• 이해관계자간 의사소통을 원활하려는 태도

•	이 능력단위는 통계기반 데이터 분석을 위하여 정형/비정형 데이터를 분석 목적에 따라 가설을 설 정하고 분석 모델을 만들어 평가하는 업무에 적용한다.
•	이산형 종속변수 평가항목은 다음과 같다.
	- 1종 오류, 2종 오류, 정밀도, 정확도, 특이도, 민감도, 오류율, FP Rate, TP Rate 등
•	연속형 종속변수 평가항목은 다음과 같다.
	- MAPE(Mean Absolute Percent Error), RMSE(Root Mean Square Error) 등
•	데이터 시각화 유형은 시간시각화, 분포시각화, 관계시각화, 비교시각화, 공간시각화를 포함한다.
•	R에서의 데이터 시각화를 위한 패키지는 다음과 같다.
	- ggplot2, googleVis, lattice 등
•	예측(Prediction) 모델은 회귀분석, SVM, 의사결정나무 등을 포함한다.
•	분류(Classification) 모델은 의사결정나무, 신경만, 로지스틱회귀분석, KNN 등을 포함한다.
•	클러스터링(Clustering) 모델은 K-Means 등을 포함한다.
•	연관(Association) 모델은 연관분석, 장바구니분석 등을 포함한다.
•	앙상블 모델은 베깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 등을 포함한다.
•	데이터 분석 모델링과정에서의 시각화는 ‘데이터분석 시각화’를 활용한다.
•	데이터 분석용 도구는 오픈소스 소프트웨어인 R과 상업용 패키지를 포함한다.
•	메타데이터(Meta Data)란 데이터의 데이터로써 테이블 형태의 데이터의 구조를 데이터로 표현한 구 조를 말한다.
•	ETL이란 데이터를 추출하여 변화하고 적재하는 Extract, Transformation, Loading을 말한다.

•	빅데이터 분석 방법론
•	빅데이터 모델 평가 기준
•	정보시스템 구축 방법론
•	빅데이터 모델 개발 계획서
•	메타데이터 정의서
•	데이터 정의서
•	데이터 사전(Data Dictionary)
•	개인정보보호 규정, 지침

◉ 적용범위 및 작업상황

고려사항

자료 및 관련 서류

•	컴퓨터
•	문서작성 도구
•	데이터 분석용 패키지
•	SQL(Structured Query Language)
•	데이터 시각화 도구
•	UML(Unified Modeling Language) 도구
•	ETT(Extract Transformation Transfer) 도구

•	해당없음

장비 및 도구

재료

•	평가자는 능력단위 통계 기반 데이터 분석의 수행준거에 제시되어 있는 내용을 평가하기 위해 이론 과 실기를 나누어 평가하거나 종합적인 결과물의 평가 등 다양한 평가 방법을 사용할 수 있다.

• 피평가자의 과정평가 및 결과평가 방법

평 가 방 법	평 가 유 형
	과 정 평 가	결 과 평 가
A.포트폴리오
B.문제해결 시나리오
C.서술형시험	√	√
D.논술형시험	√	√
E.사례연구
F.평가자 질문	√	√
G.평가자 체크리스트
H.피평가자 체크리스트
I.일지/저널
J.역할연기
K.구두발표
L.작업장평가
M.기타

• 수행준거에 제시되어 있는 내용을 성공적으로 수행할 수 있는지를 평가해야 한다.

• 평가자는 다음 사항을 평가해야 한다.

-	가설설정 능력
-	모델에 사용될 변수선정 능력과 파생변수 생성 능력
-	모델 평가 지표 설정 능력
-	모델 선정 및 평가 능력
-	모델 조합 능력
-	정보시스템 설계능력
-	데이터 시각화 능력
-	모델 성능 향상 능력
-	DBMS 활용능력
-	데이터 분석용 도구를 활용한 데이터 조작 및 추출능력
-	데이터 추출 및 변화 도구를 활용한 데이터 추출, 변환, 저장 능력
-	데이터 처리용 프로그램언어 활용 능력

◉ 평가지침

평가방법

평가시 고려사항

순번	직 업 기 초 능 력
	주 요 영 역	하 위 영 역
1	의사소통능력	문서이해 능력, 문서작성 능력, 의사표현 능력
2	수리능력	기초연산 능력, 기초통계 능력, 도표분석 능력, 도표작성 능력
3	문제해결능력	문제처리 능력, 사고력
4	대인관계능력	갈등관리 능력, 고객서비스 능력, 리더쉽 능력, 팀웍 능력, 협상 능력
5	정보능력	정보처리 능력, 컴퓨터활용 능력

◉ 직업기초능력

구 분	내 용
직무명칭(능력단위명)	빅데이터 분석(통계 기반 데이터 분석)

분류번호	현재	2001010506_17v2

개발연도	현재	2017
	최초(1차)	2015
버전번호		v2
개발기관	현재	한국소프트웨어산업협회
	최초(1차)
향후 보완 연도(예정)		2020
개선사유		능력단위 아래 내용 일부 개선(능력단위요소명 변경, 능력단위요소 삭제, 지식 수 정, 장비 및 도구 수정)

◉ 개발이력