Data Analysis

데이터 분석 기법: 탐색에서 예측까지

hyungminjeon 2025. 4. 8. 12:10

 

데이터 분석은 단순한 수치 계산을 넘어 패턴을 찾고, 의미를 해석하며, 미래를 예측하는 과정이다. 이번 글에서는 기술적 분석(Descriptive Analysis)부터 예측 분석(Predictive Analysis)까지 다양한 분석 기법을 살펴본다.

 

1. 기술적 분석 (Descriptive Analysis)

기술적 분석은 데이터의 전반적인 특징을 요약하는 과정이다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고, 패턴을 발견하며, 기초적인 통계를 계산할 수 있다.

주요 기법

  • 중심 경향 측정(Central Tendency): 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)
  • 산포도 측정(Dispersion): 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation), 사분위 범위(IQR)
  • 데이터 시각화: 히스토그램, 박스 플롯, 막대 그래프 등

기술적 분석은 데이터를 이해하는 첫 번째 단계로, 다른 분석 방법들의 기초가 된다.

 

2. 탐색적 분석 (Exploratory Analysis)

탐색적 분석은 데이터를 더 깊이 들여다보고 숨겨진 패턴을 발견하는 과정이다. 단순한 요약을 넘어서, 관계를 찾고 인사이트를 얻는 것이 목적이다.

주요 기법

  • 산점도(Scatter Plot): 두 변수 간의 관계 확인
  • 상관 분석(Correlation Analysis): 변수 간 상관 관계(피어슨, 스피어만) 계산
  • 주성분 분석(PCA): 다차원 데이터를 축소하여 주요 특징을 찾는 방법

탐색적 분석은 가설을 세우기 전 데이터를 직관적으로 이해하는 데 유용하다.

 

3. 추가 탐색적 분석: 군집화 (More Exploratory Analysis: Clustering)

군집화(Clustering)는 데이터를 그룹으로 나누어 유사한 속성을 가진 데이터끼리 묶는 기법이다. 지도 학습(Supervised Learning)과 달리, 레이블이 없는 데이터를 분류하는 데 사용된다.

주요 기법

  • K-평균 군집화(K-Means Clustering): 데이터 중심을 기반으로 K개의 그룹으로 분할
  • 계층적 군집화(Hierarchical Clustering): 데이터 간 유사도를 측정하여 트리 형태로 그룹화
  • DBSCAN: 밀집된 데이터 영역을 기반으로 이상치를 제외하고 군집을 형성

군집화는 고객 세분화, 이상 탐지, 이미지 분류 등 다양한 분야에서 활용된다.

 

4. 추론 분석 (Inferential Analysis)

추론 분석은 표본 데이터를 이용해 전체 모집단의 특성을 예측하는 과정이다.

주요 기법

  • 가설 검정(Hypothesis Testing): T-검정, 카이제곱 검정(Chi-Square Test)
  • 신뢰 구간(Confidence Interval): 모집단의 평균이나 비율을 예측
  • 회귀 분석(Regression Analysis): 변수 간 관계를 수학적으로 모델링

예를 들어, 1,000명의 고객 샘플을 분석해 전체 고객의 구매 패턴을 예측하는 것이 추론 분석이다.

 

5. 인과 분석 (Causal Analysis)

인과 분석은 변수 간 인과 관계를 찾는 과정이다. 상관관계(Correlation)와 인과관계(Causation)는 다르므로, 신중한 분석이 필요하다.

주요 기법

  • 무작위 대조 실험(Randomized Controlled Trial, RCT): 실험군과 대조군을 비교하여 효과 분석
  • 도구 변수(Instrumental Variables, IV): 외부 요인을 활용해 인과관계 추정

예를 들어, 새로운 광고 캠페인이 매출 증가에 직접적인 영향을 미치는지 분석할 때 인과 분석을 활용할 수 있다.

 

6. 관찰 데이터에서의 인과 분석 (Causal Analysis with Observational Data)

실제 데이터는 실험 데이터를 수집하기 어려운 경우가 많다. 관찰 데이터에서 인과 관계를 분석하기 위한 방법이 필요하다.

주요 기법

  • 성향 점수 매칭(Propensity Score Matching, PSM): 유사한 속성을 가진 그룹을 비교
  • 차이-차이 분석(Difference-in-Differences, DID): 정책 전후 변화를 비교
  • 회귀 불연속 설계(Regression Discontinuity Design, RDD): 특정 임계값을 기준으로 효과 분석

예를 들어, 정부 지원금이 기업의 매출 증가에 미친 영향을 분석할 때 활용할 수 있다.

 

7. 예측 분석 (Predictive Analysis)

예측 분석은 과거 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 기법이다. 머신러닝과 통계 기법을 활용하여 패턴을 찾고, 새로운 데이터를 기반으로 예측 모델을 만든다.

주요 기법

  • 선형 회귀(Linear Regression): 연속형 값 예측
  • 의사결정나무(Decision Tree): 비선형적인 패턴 분석
  • 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 의사결정나무를 결합하여 예측 정확도 향상
  • 딥러닝(Deep Learning): 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 성능 극대화

예를 들어, 고객의 구매 가능성을 예측하거나 주식 가격 변동을 분석하는 데 사용된다.

 

8. 예측 분석의 도전 과제 (Predictive Analysis: Challenges)

예측 분석은 강력한 도구지만 몇 가지 한계점이 있다.

주요 도전 과제

  1. 데이터 품질(Data Quality): 오류, 결측치, 편향된 데이터가 예측 성능을 저하시킬 수 있다.
  2. 모델 과적합(Overfitting): 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서는 성능이 낮아질 수 있다.
  3. 해석 가능성(Interpretability): 복잡한 모델(예: 신경망)은 예측 결과를 설명하기 어려울 수 있다.
  4. 변화하는 환경(Changing Environment): 예측 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습하므로, 시장이나 환경이 변하면 성능이 저하될 수 있다.

 

결론 (Conclusion)

데이터 분석은 단순한 요약(기술적 분석)에서 시작해 탐색, 군집화, 추론, 인과 관계 분석, 예측 모델링까지 발전해 나간다. 각 단계에서 적절한 기법을 활용하면 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있다.