데이터 과학자가 알아야 할 통계적 기법 7가지

데이터 과학자는 데이터를 다루는 전문가로서, 데이터를 분석하고 유의미한 인사이트를 도출하기 위해 다양한 통계적 기법을 사용해야 합니다. 아래에서는 데이터 과학자가 반드시 알아야 할 주요 통계적 기법 7가지를 소개합니다.

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1. 기술통계 (Descriptive Statistics)

기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용됩니다. 데이터의 분포, 중심 경향, 산포 등을 이해하는 데 유용한 기법입니다. 주요 지표는 다음과 같습니다:

• 평균 (Mean): 데이터의 평균값.
• 중앙값 (Median): 데이터의 중간값.
• 최빈값 (Mode): 가장 자주 나타나는 값.
• 분산 (Variance) 및 표준편차 (Standard Deviation): 데이터의 흩어짐 정도를 나타내는 지표.

기술통계는 데이터의 특성을 파악하고, 후속 분석을 위한 기초 자료를 제공합니다.

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2. 가설 검정 (Hypothesis Testing)

가설 검정은 주어진 데이터로부터 특정 주장을 증명하거나 반증하는 데 사용되는 기법입니다. 주로 영가설 (Null Hypothesis) 과 대립가설 (Alternative Hypothesis)을 설정하고, p-값을 통해 가설이 유의미한지 여부를 판단합니다. 대표적인 검정 방법은 다음과 같습니다:

• t-검정 (t-test): 두 그룹의 평균 차이를 비교.
• 카이제곱 검정 (Chi-Square Test): 범주형 데이터 간의 관계를 분석.
• ANOVA (Analysis of Variance): 세 개 이상의 그룹 간 평균 차이를 비교.

가설 검정은 데이터에서 어떤 차이나 관계가 있는지를 확인하는 데 필수적입니다.

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3. 회귀분석 (Regression Analysis)

회귀분석은 변수들 간의 관계를 모델링하고 예측을 수행하는 기법입니다. 주로 독립 변수(예측 변수)와 종속 변수(목표 변수) 간의 관계를 분석합니다. 대표적인 회귀 분석 방법은:

• 선형회귀 (Linear Regression): 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 분석.
• 다중회귀 (Multiple Regression): 여러 개의 독립 변수를 사용해 종속 변수를 예측.
• 로지스틱 회귀 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에서 사용되는 회귀 모델.

회귀분석은 예측 모델을 구축하고 데이터 간의 관계를 이해하는 데 중요합니다.

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4. 상관분석 (Correlation Analysis)

상관분석은 두 변수 간의 관계 정도를 파악하는 데 사용됩니다. 상관계수 (Correlation Coefficient)는 -1과 1 사이의 값으로, 값이 1에 가까울수록 두 변수 간의 양의 상관관계가 강하다는 것을 의미하고, -1에 가까울수록 음의 상관관계가 강하다는 것을 의미합니다.

• 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation): 두 연속형 변수 간의 선형 관계를 측정.
• 스피어만 상관계수 (Spearman Rank Correlation): 두 변수 간의 비선형 관계를 측정.

상관분석은 데이터 간의 관계를 파악하고 예측 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

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5. 클러스터링 (Clustering)

클러스터링은 비지도 학습 기법으로, 주어진 데이터를 여러 그룹으로 분할하는 방법입니다. 데이터 내에서 자연스럽게 발생하는 패턴을 발견할 수 있습니다. 대표적인 클러스터링 알고리즘은:

• K-평균 클러스터링 (K-means Clustering): 데이터를 k개의 군집으로 나누는 알고리즘.
• 계층적 클러스터링 (Hierarchical Clustering): 데이터를 계층적으로 나누는 방식.

클러스터링은 데이터가 가진 숨겨진 구조를 발견하고 분류하는 데 유용합니다.

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6. 주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)

주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 축소하는 기법으로, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 데이터의 주요 특성을 유지하면서 시각화나 분석을 용이하게 합니다. PCA는 다음과 같은 경우에 유용합니다:

• 차원 축소: 많은 변수로 이루어진 데이터를 몇 개의 주요 변수로 축소하여 분석.
• 노이즈 제거: 데이터에서 불필요한 변수를 제거하여 중요한 정보만 남김.

PCA는 대규모 데이터셋에서 유용한 특징을 추출하고 분석을 간소화하는 데 사용됩니다.

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7. 베이지안 통계 (Bayesian Statistics)

베이지안 통계는 기존의 확률론적 접근 방식과 다른 방식으로, 새로운 정보를 바탕으로 확률을 업데이트하는 기법입니다. 베이지안 접근법은 사전 확률 (Prior Probability)과 사후 확률 (Posterior Probability)을 계산하여 예측을 수행합니다. 주요 활용 예시는:

• 베이지안 회귀 (Bayesian Regression): 기존의 회귀분석을 베이지안 방식으로 확장.
• 베이지안 네트워크 (Bayesian Network): 변수 간의 조건부 의존 관계를 모델링.

베이지안 통계는 불확실성의 처리가 중요할 때 강력한 도구입니다.

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결론

데이터 과학자가 알아야 할 통계적 기법은 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다. 기술통계, 가설 검정, 회귀분석, 상관분석, 클러스터링, PCA, 베이지안 통계와 같은 기법들은 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고, 예측 모델을 구축하며, 데이터 간의 관계를 분석하는 데 필수적입니다. 이들 기법을 잘 활용한다면, 복잡한 데이터를 효과적으로 분석하고, 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 큰 도움이 될 것입니다.