[아티클 스터디] 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법
1. 아티클 요약 및 주요 내용
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요약 : 정략적 경험 데이터를 기술 통계와 추론 통계를 통해 분석하고 시각화 하는 법
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주요 포인트
수집된 데이터의 특성을 파악하기 위해 기술 통계를 활용하고, 샘플을 통해 모집단을 추론하거나
가설을 검정하기 위해 추론 통계를 활용한다.-
기술 통계는 범주형, 수치형, 방사형 등의 데이터 종류가 있으며,
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범주형 데이터의 경우 ‘파이 차트와 누적 막대 그래프’를 통해 시각화한다.
- 파이 차트 : 전체 참가자의 특정한 행동이 차지하는 비율을 직관적으로 표현
- 누적 막대 그래프 : 전체 참가자의 특정 행동이 차지하는 비율 + 연속된 데이터
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수치형 데이터의 경우 ‘막대 그래프와 선 그래프’를 통해 시각화한다.
- 막대 그래프 : 분리된 카테고리에 대한 연속적인 값을 표현할 때 효과적
- 선그래프 : 카테고리가 연속적인 속성을 가진다면 효과적
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방사형 그래프와 산점도
- 방사형 그래프 : 특정 대상에 대해 여러 평가 항목들로 비교하여 전체적인 경향 유추
- 산점도 : 서로 다른 두 척도를 비교 + 두 변수 간의 관계를 확인
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추론 통계에는 t 검정과 분산분석, 상관 분석과 회귀 분석을 할 수 있다.
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t 검정과 분산 분석
- t 검정 : 두 집단의 평균 차이를 비교
- 분산 분석 : 비교 대상이 2개를 초과할 경우 분석 방법
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상관 분석과 회귀 분석
- 상관 분석 : 2개 이상의 변수들의 선형적인 관계를 살펴보기 위한 분석 방법
- 회귀 분석 : 하나의 종속 변수가 다수의 독립변수들이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 인과 관계 분석
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현업에서 활용하는 법
- 분석하기 vs 해석하기
- 정량 데이터를 직접 분석하고 시각화하거나 절달 받은 보고서를 해석해서 인사이트 도출
- 그래프 그릴 때 주의점
- 보는 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 직관적으로 표현(수직 축 구분으로 인한 극적 표현 주의)
- 통계적 유의성과 디자인 의사 결정
- 데이터가 미묘한 차이가 날 경우 해석하는 사람의 직관이 함께 요구
- 분석하기 vs 해석하기
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2. 핵심 개념 및 용어 정리
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핵심개념 : 데이터 분석은 정량적 데이터를 통해 특정 행동 등이 발생한 횟수를 확인할 수 있고, 정성적 데이터를 통해 특정 행동이 일어난 이유를 알 수 있다.
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용어 정리
1) 기술 통계
- 빈도나 평균과 같은 수집된 데이터의 특성을 파악하는데 활용(1) 범주형 데이터(파이 차트와 누적 막대 그래프)
- 파이 차트 : 전체 참가자의 특정한 행동이 차지하는 비율을 직관적
- 누적 막대 그래프 : 전체 참가자의 특정 행동이 차지하는 비율 + 연속된 데이터
(2) 수치형 데이터(막대 그래프와 선 그래프)
- 막대그래프 : 분리된 카테고리에 대한 연속적인 값을 표현할 때 효과적
- 선그래프 : 카테고리가 연속적인 속성을 가진다면 선그래프가 효과적
(3) 방사형 그래프와 산점도
- 방사형 그래프 : 특정 대상에 대해 여려 평가 항목들로 비교하여 전체적인 경향 유추
- 산점도 : 서로 다른 두 척도를 비교 + 두 변수 간의 관계를 확인2) 추론 통계
- 표본을 통해 모집단을 추론하거나 가설을 검정하기 위한 방법
- 정규 분포 : 전체 사용자와 같이 많은 수의 사용자의 특성을 분포로 나타내어 평균을 중심으로 좌우대칭의 분포
(1) t 검정과 분산분석
- t 검정 : 두 집단의 평균 차이를 비교
- 분산분석: 비교 대상이 2개를 초과한다면 분산분석
(2) 상관 분석과 회귀 분석
- 상관 분석 : 2개 이상의 변수들의 선형적인 관계를 살펴보기 위한 분석 방법
- 회귀 분석 : 하나의 종속 변수에 대해 다수의 독립변수들이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 인과 관계를 분석
