PROBLEM DEFINITION

#문제 정의

#문제 정의란?

• 데이터 분석에 실패하는 이유?

  풀고자 하는 문제를 명확하게 정의하지 않음.

• 문제 정의란?

  1. 데이터 분석 프로젝트의 성공을 위한 초석
  2. 분석하려는 특정 상황이나 현상에 대한 명확하고 구체적인 진술
  3. 프로젝트의 목표를 설정하고 분석 방향을 설정

• 문제 정의 사례

  • 상황: 매출 증가가 목표인 패션 플랫폼 A
  • 문제 정의: 매출을 어떻게 늘릴 수 있을까?
    - 문제 정의는 했지만, 모호하고 구체적이지 않음
    - 어떤 고객측, 제품에 초점을 맞출지에 대한 명확한 지침 부재
    - 데이터 분석 시 방향성을 잡기 어려움

    

#문제 정의 방법론

1. MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)

   

   • 문제 해결과 분석에서 널리 사용되는 접근 방식
     문제를 상호 배타적이면서 전체적으로 포괄적인 구성요소로 나누는 것
   • MECE 를 통해서 복잡한 문제를 체계적으로 분해하고, 구조화된 방식으로 분석할 수 있음
     

2. 로직 트리 (Logic Tree)

   • MECE 원칙을 기반으로 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제로 분해하는 데 사용
     상위 문제로부터 시작해 하위 문제로 계층적 접근
     일반적으로 도표 형식으로 표현되어 쉽게 파악 가능
     

   • 로직트리는 정해진 답이 없으며, 사용자가 어떤 기준으로 나누느냐에 따라
     그 깊이와 넓이가 달라짐
   • 인과관계의 순서는 작은 가지 > 큰 가지

#로직트리 CHEET SHEET

#문제 정의 정리와 관련 팁

• 문제 정의를 왜 하는 것인가?
  • 문제 정의는 풀고자 하는 것을 명확하게 정의하고,
  • 이것을 해결하기 위한 데이터 분석의 방향성을 정하고,
  • 결과를 정리하고 해석하여,
  • 더 나아지기 위한 새로운 액션 플랜을 수립하기 위함

    문제 정의의 핵심은 SO WHAT? , WHY SO?

• 문제 정의 팁
  • 결과를 공유하고자 하는 사람이 누구인지 정의
  • 결과를 통해 원하는 변화 생각
  • (회사 소속이라면,) 경영자의 입장에서 보려고 노력
  • 많은 사람들과 의견을 나눠보기
  • 반드시 혼자서 오래 고민해보는 시간을 가질 것!