smoker and affodable

moon.kick·2025년 2월 23일
EDAsmokersmoking가설검정도시데이터인사이트파이썬
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┌───────────────────────────┐
│ 1. 데이터 수집(Data) │
│ - 원시 데이터 획득 │
│ - 편향 여부 확인 │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 2. EDA & 정보 획득 │
│ (Exploratory Data Analysis) │
│ - 결측치/이상치 확인 │
│ - 기초 통계량/시각화 │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 3. 가설 설정(지식 추출) + 통계 검증(Stat Test)
│ - t-검정, ANOVA 등 │
│ - 유의미성(p-value) │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 4. 인사이트(Insight) │
│ - 종합적 해석 │
│ - 전략적 시사점 도출 │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 5. 의사결정 + 실행(Action)│
│ - 결과 활용(마케팅 등) │
│ - 정책/전략 적용 │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 6. 결과 모니터링 │
│ - 실행 후 효과 측정 │
│ - 개선점 및 문제점 파악 │
└───────────────────────────┘
↓
┌───────────────────────────┐
│ 7. 새로운 데이터 축적 │
│ - 모니터링 결과 반영 │
│ - 다시 1번 단계로 │
└───────────────────────────┘
┃
┗━━━ (회귀: 피드백 루프) ━━━┛

1) 팁( tip ) 평균 표

FriSatSunThur
Female2.7811112.8017863.3672222.575625
Male2.6930003.0838983.2203452.980333

해석

  • 여성(Female): 일요일(Sun)에 평균 팁(3.37달러)이 가장 높고, 목요일(Thur)에 평균 팁(2.58달러)이 가장 낮습니다.
  • 남성(Male): 일요일(Sun)에 평균 팁(3.22달러)이 가장 높으며, 금요일(Fri)에 평균 팁(2.69달러)이 가장 낮습니다.
  • 전반적으로 일요일이 팁이 가장 높은 요일임을 확인할 수 있습니다(성별 모두).

2) 팁(tip) + 총청구금액(total_bill) 테이블

아래 표는 열(columns) 두 그룹( ‘tip’과 ‘total_bill’ )으로 나누어, 요일별로 다시 세분화한 데이터입니다.

sextip(Fri)tip(Sat)tip(Sun)tip(Thur)total_bill(Fri)total_bill(Sat)total_bill(Sun)total_bill(Thur)
Female2.7811112.8017863.3672222.57562514.14555619.68035719.87222216.715312
Male2.6930003.0838983.2203452.98033319.85700020.80254221.88724118.714667

해석

  1. 팁(tip)

    • 위에서 본 것처럼, 일요일(Sun)에 남녀 모두 팁이 가장 높게 나타납니다.
    • 여성은 일요일(3.37달러), 남성은 일요일(3.22달러)의 팁이 최대.

  2. 총 청구 금액(total_bill)

    • 여성(Female)은 일요일(19.87달러)과 토요일(19.68달러)이 비슷하게 가장 높음.
    • 남성(Male)은 일요일(21.89달러)이 가장 높고, 토요일(20.80달러) → 목요일(18.71달러) → 금요일(19.86달러) 순.
    • 전반적으로 남성 그룹의 총 청구 금액이 여성보다 조금 더 높다는 경향이 보입니다. (예: 일요일 기준 남성은 21.89달러, 여성은 19.87달러)

이를 통해 주말(특히 일요일)에 팁도 높고, 청구금액도 큰 편이라는 패턴을 확인할 수 있습니다.

3) 평균(mean) + 건수(count) 테이블

다음 표는 앞서 본 평균 팁(mean)과, 해당 요일·성별에 해당하는 데이터 수(count) 를 한꺼번에 보여줍니다.

sexFri(mean)Sat(mean)Sun(mean)Thur(mean)Fri(count)Sat(count)Sun(count)Thur(count)
Female2.7811112.8017863.3672222.5756259281832
Male2.6930003.0838983.2203452.98033310595830

해석

  1. mean(평균)
    • 이미 살펴봤듯, 여성은 일요일에 팁이 가장 높고, 남성도 일요일에 팁이 가장 높습니다.
  2. count(건수, 표본 수)
    • 예: Female-Friday(금요일)는 총 9건, Male-Friday는 총 10건.
    • Male-Saturday(토요일)은 59건, Male-Sunday(일요일)은 58건으로 표본 수가 많아, 주말에 남성 손님이 꽤 많이 측정된 데이터셋임을 알 수 있습니다.
    • Female-Thursday(목요일)는 32건으로, 여성 표본 중 목요일 방문이 가장 많습니다.

표본 수(count) 분포를 보면, 데이터셋이 특정 요일·성별에 치우쳐 있을 수도 있다는 점을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 “Sat에 남성이 59건”인 반면, “Fri에 여성은 9건”으로 적습니다. 이는 편향(bias) 가능성을 검사할 때 참고해야 합니다.

종합적인 결과 요약

  1. 팁(Tip)

    • 양쪽 성별 모두 일요일(Sun)에 팁 평균이 가장 높음.
    • 여성은 일요일(3.37달러)이 토요일(2.80달러)에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이며 높다.
    • 남성 역시 일요일(3.22달러)이 금·토·목 중 어느 요일보다 높다.

  2. 총청구금액(Total Bill)

    • 주말(토, 일)이 상대적으로 금요일, 목요일보다 높음.
    • 남성 그룹이 전반적으로 여성보다 청구 금액이 더 큼(일요일 기준, 남성 21.89 > 여성 19.87).

  3. 표본 수(Count)

    • 토요일·일요일 데이터가 전반적으로 많음(특히 남성).
    • 여성의 경우 목요일(32건)이 많고, 금요일(9건)이 가장 적어 평균 추정치에 변동이 생길 수 있음.

  4. 해석 및 주의점

    • 일요일에 팁도 많고, 청구금액도 높다는 패턴: 주말이므로 방문객이 많고 지출도 많은 경향을 반영할 수 있음.
    • 성별 차이: 남성이 평균적으로 더 큰 금액을 결제(또는 더 많은 일행)했을 가능성.
    • 표본 편향: 데이터 수가 요일별·성별로 균등하지 않으므로 통계적 검증 시 주의 필요.
    • 실제로 “팁이 성별·요일에 따라 정말 유의미하게 다른가?”를 확인하려면 t-검정, ANOVA 등 통계 검증을 수행해야 합니다.

마무리

  • 데이터적 관찰: “일요일에 팁이 가장 높다”, “남성이 총청구금액이 좀 더 크다.”
  • 분석적 가정(가설): “주말, 특히 일요일에 더 큰 지출과 더 큰 팁을 남기는 경향이 있다.”
  • 추가 검증: t-검정(성별 차이), ANOVA(요일 차이) 등으로 통계적으로 유의미한지 확인 필요
  • 실무 적용: 일요일이나 주말에 집중할 수 있는 프로모션, 서비스 전략 등을 고려할 수 있음.

요약하자면, 주어진 테이블들을 보면 '성별·요일'에 따라 팁과 총청구금액이 어떻게 변하는지 개략적으로 파악할 수 있으며, 구체적인 해석이나 인사이트를 얻으려면 통계 검증 및 추가적인 맥락(방문 시간대, 파티 규모, 편향 등)이 함께 고려되어야 합니다.

1. 데이터(Data)

1) 데이터 수집

  • 무엇을 분석할 것인지에 따라 데이터를 모읍니다.
    예) 식당 팁 데이터(tips dataset)
    • 날짜(day), 성별(sex), 흡연 여부(smoker), 팁(tip), 총 청구 금액(total_bill) 등
  • 데이터가 어떻게 수집되었는지 알아봐야 합니다.
    • 설문? 카드 결제 이력? 수기 조사?
    • 수집 과정에서 편향(bias) 이 생길 수 있으므로, 출처와 수집 방법을 확인합니다.

2) 데이터 정제 및 탐색(EDA, Exploratory Data Analysis)

  • 결측치(NaN, null) 처리: 데이터가 부족하거나 오류가 있는 부분 확인
  • 이상치(Outlier) 탐색: 극단적인 값들이 있는지 확인
  • 기초 통계량 파악: 평균(mean), 중앙값(median), 표준편차(std), 빈도(count) 등
  • 집계(Aggregation) 및 시각화: 그룹별 평균, 합계, 분포 등을 살펴봄
    • 예) 날짜별 팁 평균, 성별에 따른 총 청구금액 평균, 흡연 여부에 따른 팁 비율 등

예시) 테이블에서 볼 수 있는 값

day   Fri      Sat      Sun      Thur
sex
Female   2.78     2.80     3.37     2.58
Male     2.69     3.08     3.22     2.98
  • 이는 요일(day) 와 성별(sex) 별 팁(tip)의 평균일 수 있습니다(단위: 달러).
  • 여기서 우리는 “토요일에 남성이 더 많이 팁을 내는가?”, “일요일에 여성이 좀 더 많이 팁을 내는가?” 등을 관찰하고 가설을 세울 수 있습니다.

2. 정보(Information)

  • ‘데이터’가 문맥(Context) 또는 관계(Relationship) 와 합쳐져서, “의미 있는 형태”로 해석된 것이 ‘정보’입니다.
  • 예를 들어, “흡연자(smoker)가 비흡연자(non-smoker)보다 팁을 더 많이 낸다.” 라는 비교 결과가 있다면, 이는 단순 수치(데이터)를 넘어선 “정보”가 됩니다.

예시) “스모커가 팁을 내는 비율이 높다.”

  • 단순히 “팁 평균이 3달러다”가 아니라,
  • “흡연자 그룹의 팁 평균이 비흡연자 그룹보다 0.5달러 더 많다.” 같은 구체적인 비교 정보가 중요합니다.
  • 이 단계에서, 데이터를 표·그래프·통계량(평균, 표준편차, 비율) 등으로 “눈에 보이게” 만드는 작업을 많이 하게 됩니다.

3. 지식(Knowledge)

  • 정보 간의 인과 관계 또는 이유를 찾거나, 해석(interpretation) 을 통해 좀 더 깊은 이해를 하게 되면 이를 ‘지식’이라 부릅니다.
  • 예: “흡연자가 팁을 더 많이 내는 이유가 흡연자들은 스트레스를 더 받기 때문에, 서비스에 대한 보상 심리가 강해서다.”

이런 식으로, ‘어떤 이유’ 또는 ‘상호 연관성’에 대한 해석을 시도하는 단계가 지식에 해당합니다.
단, 이렇게 해석을 내리는 것은 어디까지나 가설에 불과할 수 있고, 반드시 통계적인 검증을 거쳐야 합니다.

통계 검증(예: t-검정, ANOVA 등)

  • “흡연자와 비흡연자의 팁 평균이 통계적으로 유의미하게 다른가?”
    • 독립표본 t-검정 등을 이용해서 p-value, 유의 수준(예: 0.05)을 가지고 판단
  • 검정 결과, p-value가 0.05 미만이라면
    • “두 그룹 간 차이가 우연이 아닐 가능성이 높다” → 유의미한 차이
  • 만약 p-value가 0.1 이상이라면
    • “차이가 우연일 가능성이 크다” → 통계적으로 유의미하다고 보기 어렵다

이런 과정을 통해, 우리가 얻은 해석(“흡연자가 팁을 더 많이 낸다”)이 우연인지, 실제 차이인지를 검증합니다.

4. 통찰(Insight)

  • 지식(Knowledge)에서 한 단계 더 나아가, “상황을 종합적으로 꿰뚫어 보는 단계” 입니다.
  • 예) “흡연자가 서비스직에 대한 사회적 인식이 상대적으로 높고, 서비스에 대한 금전적 가치를 인정하기 때문에 팁을 더 준다.”
    • 단순히 “흡연자 팁이 더 높다”는 정보나 가설을 넘어, 소비자(흡연자)의 심리 및 사회적 인식까지 파고든 해석
  • 통찰은 데이터 외적인 부분(심리, 문화, 경제적 배경 등)과 연결해서 생각해야 하므로, 더 복합적인 지식과 경험이 필요합니다.

이 단계에서는, “어떻게 하면 팁을 증가시킬 수 있을까?”
“흡연자와 비흡연자를 대상으로 어떤 다른 마케팅 전략을 세울까?”
등의 실질적 전략을 생각할 수 있게 됩니다.

5. 지혜(Wisdom) (혹은 통찰을 더 확장한 최종 단계)

  • 궁극적으로, 위와 같은 통찰이 쌓이고 쌓여서 의사결정(Decision Making) 단계로 이행하게 될 때, 이를 ‘지혜’ 또는 ‘전략’이라 부르기도 합니다.
  • 예) 레스토랑 마케팅 전략 수립
    • “흡연 가능 구역을 만들고, 그 구역을 좀 더 고급스럽게 꾸미면 팁이 증가할 수도 있지 않을까?”
    • “흡연자만을 위한 쿠폰 정책을 만들어 볼까?”
  • 이때는 사업적 목적이나 사회적 목적(예: 건강 증진 정책) 등의 고차원적인 의사결정으로 확장되며, 데이터 분석이 실질적인 가치를 창출하게 됩니다.

6. 다시 돌아가는 피드백 루프

위 과정은 선형적으로 끝나는 것이 아니라, 지속적인 피드백 루프를 거칩니다.

  1. 데이터 수집 →
  2. EDA, 정보 획득 →
  3. 가설 설정(지식 추출) + 통계 검증 →
  4. 인사이트(Insight) 도출 →
  5. 의사결정 및 실행(지혜, Action) →
  6. 결과 모니터링 → 새로운 데이터 축적 → 다시 1번 단계로

예컨대, “흡연자 대상 캠페인”을 실행했다면, 그로 인해 달라진 팁 데이터를 다시 모으고, 반복해서 분석하여 정말 효과가 있었는지 확인해야 합니다.

7. 데이터 분석에서 주의할 점

  1. 편향(Bias) 확인

    • 데이터가 특정 요일, 특정 지역, 특정 연령대에만 집중되어 있을 수 있음
    • 예) 금·토 밤 시간대 손님만 조사했다면, 그 시간대에는 팁이 더 높게 측정될 가능성이 있음

  2. 통계적 유의미성(Statistical Significance)과 실제적 효과(Practical Significance) 구분

    • p-value가 작아 통계적으로 차이가 있어 보이더라도, 실제 금액 차이가 0.1달러 정도라면, 그 효과가 매우 미미할 수 있음
    • 실제 업무/현장에서 의미 있는 차이인지 고려해야 함

  3. 인과관계와 상관관계

    • “흡연자가 팁을 더 많이 낸다”는 상관관계(correlation)은 발견했지만,
    • 이것이 진짜로 흡연자가 원인(서비스 인식이 높아서)인지는 명확치 않음.
    • 숨은 요인(나이, 수입 수준, 방문 시간대 등)이 있을 수도 있음.

  4. 가설 검증과 재현성(Replicability)

    • 한 번의 실험 혹은 분석으로 결론을 확신하지 말고,
    • 다른 데이터나 다른 샘플에서도 동일한 결과가 나오는지 확인해야 함.

결론적으로

  1. 데이터: 수치, 텍스트, 로그 등 모든 ‘원자 재료’
  2. 정보: 데이터에서 가공된 “사실 관계” (예: A그룹이 B그룹보다 팁이 크다)
  3. 지식: 정보 간의 인과관계/맥락/해석 (예: A그룹이 더 스트레스를 받기 때문에 팁을 많이 낸다)
  4. 통찰(Insight): 지식을 토대로 한 보다 폭넓은 이해나 전략적 아이디어 (예: “그러므로 레스토랑 운영 전략은 이렇게 세워야 한다”)
  5. 지혜(Wisdom): 통찰이 실질적 의사결정과 실행으로 이어지고, 이를 통해 가치를 창출하거나 사회적 영향력을 행사하는 단계

이 모든 과정에서 통계적 검증과 데이터 편향 여부에 대한 체크가 반드시 필요합니다. 이를 통해 잘못된 결론을 내리지 않고, 얻은 통찰이 보다 신뢰도 있게 뒷받침되도록 할 수 있습니다.

요약하자면, “작은 데이터 분석이라도 통찰에 도달하려면, 반드시 데이터 품질, 통계적 검증, 맥락 파악이 함께 이뤄져야 한다”는 점을 강조하고 싶습니다.
초보 연구자(석사생) 입장에서는,
1) 충분한 EDA →
2) 가설 설정(‘정말 차이가 있을까?’) →
3) 통계 검증 →
4) 해석과 통찰
의 흐름을 우선 반복 숙달해 보시는 것을 추천드립니다.

이 과정을 거치면 비로소 “단순 숫자”가 “유용한 지식”이 되고, 나아가 “실질적인 통찰”까지 얻게 됩니다. 앞으로 연구나 실무에 적용하실 때 참고가 되길 바랍니다.

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