전문 Data Scientist 조직의 AI 예측 분석 컨설팅으로서 Data Lifecycle 전 과정에 맞추어 분석 컨텐츠 기획과 모델링 서비스 등 최적의 Business Insight를 발굴할 수 있는 지능형 분석 서비스를 지원합니다.
예측 분석 컨설팅 Process
예측 분석 Process
데이타솔루션은 예측 분석 컨설팅을 통해서 각 기업의 고유한 비즈니스 환경과 과제를 이해하며 정형 데이터, 텍스트, 이미지 등의 유용한 데이터를 금융, 통신, 제조, 공공 등 다양한 산업 분야에서 고객 분석, 수요예측, 품질 분석, 상품 추천 등 실제 경영 현장의 의사결정에 적용할 수 있는 분석 모델링 서비스를 제공합니다.
STEP 01. 비즈니스 환경 이해
“비즈니스 인사이트 발굴 및 개선 방향 협의”
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- 업무 목표 설정 - 프로젝트 목표 및 비즈니스 요구사항 이해
- 계획 수립 - 문제 정의 해결 방안 탐색 후, 성공 기준 설정
STEP 02. 데이터 탐색 및 전처리
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내부 정형 데이터
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고객 정보
상품 정보
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내부 비정형 데이터
콜센터 VOC Log IoT 데이터 -
외부 데이터
시장 데이터 공공 데이터 뉴스, 블로그 SNS
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데이터 탐색
- 데이터 파악
- 데이터 수집
- 데이터 정합성 및 활용성 검토
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데이터 전처리
- 이상치 및 결측치 파악
- 파생변수 생성
STEP 03. 모델링 전개
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1. 알고리즘 적용 및 모델 생성
- 알고리즘, 파라미터, 파생변수가 적용된 다양한 후보 모델 개발
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2. 모델 평가
- 모델 성능, 비즈니스 적용 측면의 모델평가
- Champion 모델 및 주요 후보모델 선정
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3.모델 전개
- 모델 운영 배포 및 안정화
- 최종 보고서 작성
AI 예측 분석 컨설팅
전문 Data Scientist 조직을 보유하고 있으며, 금융, 통신, 제조, 공공, 유통, 서비스 등 다양한 분야에서 분석 컨설팅 프로젝트를 수행하였고, 빅데이터 분석, 기계학습, 딥러닝 등의 진화하는 분석 분야를 선도하여 왔습니다.
AI 예측 분석 컨설팅
- 이탈고객 Scoring 모델
- 고객 세분화 및 프로파일링
- 캠페인 반응 모델
- 상품 추천 모델
- 신규/이탈 고객 Scoring 모델
- 대출 연체 관리 모델
- 보험 사기 적발 모델
- 신용 평가 모델
- 통계적 품질 관리 모델
- 상권 분석
- 생물학적 관련 모델
- LTV (Live Time Value)
- Risk 관리 모델
- 조기 경보 모델
- 사기 적발 모델
- 품질 보증(Warranty) 분석 모델
- 제품 생산 수요 예측 모델
- 소득 추정 모델
- 매출 예측 모델
- 네트워크 트래픽 예측 모델
생성형 AI는 다양한 산업에서 업무 혁신과 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 고객 지원, 데이터 분석, 의사결정 지원 등 비즈니스 전반에 활용될 수 있습니다. 데이타솔루션은 생성형 AI 컨설팅 경험을 기반으로 기업의 니즈에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 설계하여 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 경쟁력 확보를 지원합니다.
생성형 AI 도입을 위한 기술 검토(PoC)
데이타솔루션은 생성형 AI 서비스 도입에 따른 위험을 최소화하고 성과를 높이기 위한 사전 검증 작업을 지원합니다. 고객사의 비즈니스 목표에 맞는 PoC 설계를 통해 데이터 준비, 모델 성능 검증, 운영 환경에서의 시뮬레이션까지의 전 과정을 체계적으로 지원합니다.
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비즈니스 전략 수립
비즈니스 목표를 명확하게 정의하고 그에 따른 분석 전략을 수립하여 생성형 AI의 잠재적 가치를 극대화하세요.
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기술 인프라 검토
생성형 AI의 성공적인 도입을 위해 성능, 보안, 비용 등을 고려한 인프라를 구축하고 시스템 관리를 위한 체계적인 계획을 수립하세요.
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데이터 준비 및 관리
비즈니스에 최적화된 생성형 AI 모델 개발을 위해 도메인을 정의하고, 정의된 도메인의 데이터 수집부터 전처리 및 관리 방안 체계를 제공합니다.
다양한 실무경험과 강의 스킬을 보유한 국내 최고의 전문 강사들과 다년간의 진행에 의해 검증된 최고의 교육과정을 운영하고 있으며,
최신 데이터 분석 트렌드를 반영한 다양한 형식의 세미나를 개최하고 있습니다.
또한 초보자부터 고급 사용자까지 SPSS 제품군 사용법을 쉽고 빠르게 숙지할 수 있도록 관련 매뉴얼을 제작 및 출판하고 있습니다.
데이타솔루션 교육
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SPSS 정기교육
- SPSS Statistics 데이터핸들링
- SPSS Statistics 기초 통계분석
- SPSS Statistics 회귀분석
- SPSS Statistics 기초다변량분석
- SPSS Statistics 기초시계열분석
- SPSS Modeler와 예측 분석
- Amos 구조방정식모형 분석
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SPSS 비정기교육
- SPSS Statistics 회귀분석 심화 과정
- SPSS Statistics 논문작성 통계분석
- Amos 논문작성 구조방정식모형 분석
- Amos를 활용한 종단자료분석
- SPSS Statistics 의학 보건심화 과정
- 메타분석의 이해와 활용
- 기타 다수의 교육과정
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비즈니스 분석교육
- 데이터기반의 시장분석 및 고객분석
- 고객 세분화/타게팅/포지셔닝 분석
- Marketing Science 고객 행동분석
- Customer Satisfaction 측정 및 분석
- 수요 예측/매출 예측을 위한 통계분석
- 마케팅 기획/전략 수립 데이터마이닝
- 기타 다수의 교육과정
데이타솔루션 세미나
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오픈하우스 세미나
- 분류문제에 관한 세 가지 분석 기법
- SPSS 소셜 빅데이터 분석방법론
- SPSS 수요예측 및 판매예측 방법
- 보험자료의 통계적 모형화
- SPSS를 활용한 생존자료분석
- 시계열 자료를 이용한 수요예측
- 고객 경험관리를 위한 고객만족도 분석
- 그 외 다수 주제의 세미나
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실습 세미나
- AHP모형개발방법론과 실습
- PSM(성향 점수매칭) 방법론과 실습
- 반복측정 분산 분석과 GEE 이론 및 실습
- Social Network Analysis 방법론과 실습
- GLM과 다수준분석 이론 및 실습
- 기타 다수의 실습 세미나 과정
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핫이슈 세미나
- Amos Day : 구조방정식모형 최신기법
- Road Show : 인기주제선정 지방행사
- Power Seminar : 각 분야의 실무사례
- 빅데이터 세미나 : 방법론 및 적용사례
- 공공세미나 : 방법론 및 적용사례
데이타솔루션 퍼블리싱
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SPSS Statistics
- SPSS Statistics 데이터핸들링
- SPSS Statistics 초보자 가이드
- SPSS Statistics 기술 통계와 상관분석
- SPSS Statistics 회귀분석
- SPSS Statistics 시계열분석
- SPSS Statistics 분류 분석
- SPSS Statistics 척도화 분석
- SPSS Statistics 고급 선형모형
- SPSS Statistics 품질관리
- SPSS Statistics 결측값 분석과 다중 대체
- 그 외 다수 주제의 도서
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실습 세미나
- SPSS Modeler Manual 기초 편 1부
- SPSS Modeler Manual 기초 편 2부
- SPSS Modeler Manual 고급 편
- SPSS Modeler Manual 통신 산업 응용 편
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핫이슈 세미나
- 오픈하우스 세미나 고급 통계학 특강
- 고급 데이터 분석 : R과 SPSS23의 활용
- 빅데이터 블로그