문제 정의하기는 데이터 분석의 첫 단계로, 해결하고자 하는 문제나 목적을 정의하는 과정입니다. 문제를 정의할 때 아래의 체크리스트(Checklist)들을 통해 더 좋은 데이터 분석을 만들 수 있습니다.

1️⃣ 5W 1H:
WHO, WHAT, WHEN, WHERE, WHY and HOW로 문제(Problem)를 정의할수 있나요?

❓ WHO 누가 문제를 제기하였나요?
❓ WHAT 무엇이 문제인가요?
❓ WHEN 언제 문제가 발생하였나요?
❓ WHERE 어디에서 문제가 발생하였나요?
❓ WHY 왜 이 문제를 해결해야 하나요?
❓ HOW 어떻게 문제를 해결할 것인가요?


2️⃣ 문제(Problem) 해결을 위한 요구 사항(Requirement)가 명확한가요?
문제의 핵심 요구 사항(Requirement)을 2-3줄로 요약(Summary)할수 있나요?

❓ 문제를 해결하였을 때의 혜택(Benefit)은 무엇인가요?
❓ 해결했을 때 어떤 결과들(In-scope)이 발생하나요?
❓ 해결되지 않는 결과들(Out of Scope)은 어떤 것인가요?

3️⃣ 이 문제를 잘 알고 있는 사람들(Stakeholders)의 리스트를 작성할 수 있나요?

❓Subject Matter Expert (SME) 주제 전문가
❓ Stakeholder 문제 관련자
❓ Client 고객

4️⃣ 문제의 긴급도(Urgency)는 어느 정도인가요?

❓매우 급함
❓약간 급함
❓급하지 않음

5️⃣ 데이터 분석으로 주어진 문제(Problem)를 해결 할수 있나요?

❓분류 (Classification) - 주어진 데이터를 미리 정의된 카테고리로 분할하는 데이터 분석 방법입니다.
❓예측 (Prediction) - 주어진 데이터와 과거 패턴을 기반으로 미래의 결과나 동향을 예측하는 데이터 분석 방법입니다.
❓추천 (Recommendation) - 추천은 사용자의 과거 행동과 선호도를 기반으로, 해당 사용자에게 관련된 아이템이나 서비스를 제안하는 데이터 분석 방법입니다.
❓이상치 발견 (Identification) - 이상치 발견은 데이터 분석에서 주어진 데이터 집합에서 통계적으로 특이한 값을 찾아내는 과정입니다.
❓그룹화 (Segmentation) - 주어진 데이터를 특정 기준에 따라 그룹으로 나누는 데이터 분석 방법입니다.
❓기타 (Etc)

문제를 잘 정의하면, 분석에 대한 시작이 더욱 쉬워집니다.

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