데이터 기반 문제해결 과정(DDPS) 1단계 : 문제 인지 - 특이한 패턴, 이전과 다르게 튀는 값들이 대부분 특이사항 암시 - 데이터에서 나타나는 특이점은 문제를 입체적이고 본질적으로 파악할 수 있게 해준다. 2단계 : 맥락 파악 - 문제 발생 이유, 심각성 파악 - 어떤 데이터가 필요한지, 그것들 중 어떤 것이 보다 우월한 설명력을 갖고 있는지 결정 - 현장 맥락을 잘 아는 직원들이 중요한 이유 3단계 : 문제 세분화 및 구조화 - 어떤 데이터를 획득할 지 결정 - 나눌 분, 이해학 석 → 한 번에 답할 수 없는 것을 나누어 답함으로써 전체 답을 찾아가는 문제해결 방식 - 문제를 세부 질문들로 나누고, 각각의 질문에 답하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 정의 4단계/5단계: 가설 수립 / 상호 비판 - 직관의 역할이 큼 - 유사 주제를 많이 다루어 본 사람의 직관은 경험한 모든 데이터의 총합으로 볼 수 있다. 6단계 : 문제 해결 방법 접근 (어프로치) - 데이터 가공의 지도를 그리는 것 - 맥락적 사고력(문제 파악/가설 설정) + 연산적 분산력(가공과 검증) 7단계 : 데이터 획득 - 수집x. 획득 o → 수집만으로는 문제해결에 적합한 데이터를 찾는 데 한계가 있음. - 가공을 통해 데이터를 직접 만들거나 설문조사 등 대체 데이터를 생성하는 과정이 필요할 수 있음 8단계 : 가설 진화 단계 - 중간 분석 결과와 최초 가설이 배치 되는 경우가 있음 - 빠르게 기존 가설을 수정하거나 분석 어프로치를 점검하기 - 최초 가설이 한 번에 맞는 경우는 거의 없음 - 9단계의 '충분성' 확보를 위한 방어 논리를 세우는 데 유익 9단계 : '충분성' 확보 - 8단계의 시행 착오들을 통해 여러 가설들을 발전시키다 보면 방어 능력이 생김 10단계 : 설득 - 나의 결론이 다른 사람의 결론이 되게끔 만드는 작업 - 주장에 적합한 제목, 시각화, 스토리를 구성에 신경써야 함 - 데이터에 특화된 설득 요령을 익혀야 함 책 데이터 리터러시 中-