데이터를 이해하는 첫걸음, 기술 통계

 

데이터 분석은 현대 비즈니스와 과학 분야에서 더 중요해지고 있으며, 데이터를 효과적으로 이해하는 것은 이를 성공적으로 활용하는 핵심입니다. 데이터를 이해하기 위한 첫걸음 중 하나는 "기술 통계"를 사용하는 것입니다. 기술 통계는 데이터를 요약하고 해석하는 데 도움이 되며, 아래에서 기술 통계의 주요 개념과 활용 방법을 살펴보겠습니다.

1. 중심 경향성 측정:
기술 통계의 중심 경향성 측정은 데이터의 "대푯값"을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 중심 경향성은 데이터의 중간값, 평균, 최빈값 등을 포함합니다. 평균은 데이터의 합계를 데이터 포인트 수로 나눈 것이며, 중간값은 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 중간에 위치한 값입니다.

2. 분산과 표준 편차:
데이터의 분포를 이해하기 위해 분산과 표준 편차를 사용합니다. 분산은 데이터 포인트와 평균 간의 차이의 제곱을 모두 더한 값의 평균입니다. 표준 편차는 분산의 양의 제곱근으로, 데이터가 얼마나 분산되어 있는지를 측정합니다. 표준 편차가 작을수록 데이터가 중심 근처에 집중되어 있음을 나타냅니다.

3. 데이터 분포와 왜도, 첨도:
데이터 분포를 이해하기 위해 왜도와 첨도를 활용합니다. 왜도는 데이터 분포의 비대칭 정도를 측정하며, 양수인 경우 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지고 있음을 나타냅니다. 첨도는 데이터 분포의 뾰족함을 나타내며, 정규 분포와 비교하여 얼마나 뾰족한지를 측정합니다.

4. 상자 그림 (Box Plot):
상자 그림은 데이터의 요약 정보와 이상치를 시각적으로 표현하는 데 사용됩니다. 이 그림은 데이터의 최솟값, 최댓값, 중간값, 상위 25%, 하위 25%의 값 등을 한눈에 확인할 수 있어 데이터 분포를 이해하는 데 유용합니다.

5. 히스토그램과 밀도 그림:
히스토그램은 데이터를 구간별로 나누어 각 구간에 속한 데이터 포인트의 개수를 나타내는 그래프입니다. 밀도 그림은 히스토그램과 유사하지만 구간의 폭을 고려하여 데이터 분포를 부드럽게 표현합니다.

6. 상관 관계 분석:
기술 통계는 변수 간의 상관관계를 파악하는 데도 사용됩니다. 상관관계는 두 변수 사이의 관계의 강도와 방향을 나타냅니다. 피어슨 상관 계수는 선형 상관관계를 측정하는 데 주로 사용되며, 값은 -1에서 1 사이에 있습니다.

기술 통계를 사용하여 데이터를 탐색하면 데이터의 특성을 빠르게 파악하고 의사 결정에 도움이 됩니다. 데이터 분석 작업을 시작할 때 기본이 되는 이러한 개념들은 데이터 과학, 비즈니스 분석 및 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술을 활용하여 데이터를 더 잘 이해하고 미래의 동향을 예측할 수 있습니다.