ADsP Part3. 데이터 분석

시에나 Sienna·2024년 7월 11일

0

1. 데이터 마트

데이터 웨어하우스
- 많은 양의 데이터를 오랫동안 보관하는 것에 최적화되어있다.
- 업무적으로 중요한 데이터가 저장되고, 전사적인 관점에서 통합하여 관리
데이터 마트
- DW와 사용자 사이의 중간층
- 대부분의 데이터는 DW로부터 복제되지만, 자체적으로 수직될수 있음
- 관계형 데이터 베이스나 다차원 데이터 베이스를 이용하여 구축
- 필요한 데이터를 추출하여 데이터 마트를 따로 구축
데이터 레이크
- 미가공된 원시 데이터를 그대로 저장한다

1) 데이터 전처리

결측값, 이상값 제거
변수선택, 차원축소, 파생변수 생성등
reshape 패키지 : melt(), cast() or dcast()
- melt() : 원데이터 형태로 만드는 함수
- cast() : 요약 형태로 만드는 함수
sqldf 패키지 : R에서 SQL 명령어 사용 가능하게 해주는 패키지
plyr 패키지 : Data 분할, 재결합 처리하는 패키지
- ddply() : 데이터 프레임 내에 그룹 별로 특정한 함수를 적용한 데이터 분석을 하는 함수
data.table 패키지 : data.frame과 달리 인덱스를 지정하여 속도가 월등히 빠르다

2) EDA

Exploration Data Analytics 탐색적 자료 분석
통계값과 시각화

(1) 결측값

처리 방법 : 단순 대치법, 평균 대치법, 단순확률 대치법, 다중 대치법
- 단순 대치법 : 결측값 삭제
- 평균 대치법
  - 비조건부 : 관측 데이터의 평균
  - 조건부 : 회귀분석을 활용
- 단순확률 대치법 : 평균 대치법의 단점(과소 추정)을 보완
  - K-NN(Nearest Neighbor)
- 다중 대치법 : 단순 대치법을 1번이 아닌 m번 대치를 통해 m개의 가상적 완전 자료를 만듦

(2) 이상값

극단적으로 크고 작은 값
ESD(Extreme Studentized Deviation)
- 3-sigma 방법
- 평균으로 부터 표준편차의 3배가 넘는 범위의 데이터
사분위수
- Q1 - 1.5 IQR < $x$ < Q3 + 1.5 IQR (IQR = Q3 - Q1)을 벗어난 값

2. 통계 분석

통계란, 특정 집단을 대상으로 수행한 조사/실험을 통해 나온 요약된 형태의 표현
⇒ 효과적인 의사전달
전수조사 : 인구주택총조사 등과 같이 대상집단 모두를 조사
- 비용과 시간이 많이 소요
표본조사 : 모집단에서 샘풀을 추출하여 진행하는 조사
- 모집단(Population) : 대상 집단 전체
- 모수(Parameter) : 모집단에 대한 정보( $\mu$ , $\sigma$ )
- 원소(Element) : 모집단을 구성하는 개체
- 표본집단(Sample) : 모집단에서 추출한 표본

1) 표본 추출 방법

단순 랜덤 추출(Simple Random Sampling) : 임의의 n개 추출하는 방법
계통추출법(Systematic Sampling) : K개씩 n개의 구간으로 나누는 방법
집락추출법(Cluster Random Sampling)
- 군집내 이질적/군집외 동질적
층화추출법
- 군집내 동질적/군집외 이질적
- 비례층화추출법 : 소집단의 크기에 비례하도록 표본의 수를 할당하여 추출
- 불비례층화추출법 : 비례하지 않음(아래 사진)

2) 척도

명목척도 : 대상을 속성에 따라 구분
순서척도 : 순위관계 有
등간(구간)척도 : 사칙연산 불가능
비율척도 : 절대적 기준인 0이 존재, 사칙연산 가능

3) 확률

확률 : $P(A) = \frac{n(A)}{n(S)}$
확률변수 : $0\leq P(A) \leq 1$ 인 함수
조건부 확률 : $P(B|A) = \frac{P(A\cap B)}{P(A)}$
독립사건 : $P(A \cap B) = P(A)\cdot P(B)$
배반사건 : $P(A \cap B) = \emptyset$

4) 확률분포(Probability Distribution)

(1) 이산형 확률 변수

베르누이 확률분포 (Bernoulli distribution)
이항분포 (Binomial distribution)
기하분포 (Geometric distribution)
다항분포 (Multinomial Distribution)
포아송분포 (Poisson distribution)

(2) 연속형 확률 변수

균일분포 (Uniform distribution)
정규분포 (Normal distribution)
지수분포 (Exponential distribution)
t-분포 (T distribution)
- 두 집단의 평균이 동일한지 여부
카이제곱( $x^2$ ) 분포 (Chi-square distribution)
- 두 집단 간의 동질성 검정에 활용
F-분포(F distribution)
- 두 집단 간 분산의 동일성 검정

5) 추정과 가설검정

(1) 추정

점추정
- 모수를 특정한 하나의 수치로 표현하는 것
구간추정
- 모수가 특정한 구간에 있을 것이라고 표현하는 것
- 신뢰구간

(2) 가설검정

귀무가설(Null Hypothesis, $H_0$ )
- 일반적으로 연구에서 검정하는 가설
대립가설(Alternative Hypothesis, $H_1$ )
- 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는 내용
검정통계량(Test Statistic)
- 관찰된 표본으로부터 구하는 통계량
- $H_0$ 채택여부를 판단
유의수준(Significance level)
- 귀무가설을 기각하게 되는 확률의 크기
  귀무가설이 옳은데도 이를 기각하는 확률의 크기
유의확률(Significance Probability, p-value)
- 귀무가설이 맞다고 가정할 대 얻을 수 있는 결과보다 실제값이 더 극단에 위치할 확률
기각역(Critical region)
- 귀무가설을 기각하는 구간
- 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 구한 검정통계량의 분포에서 확률이 유의수준 $\alpha$ 인 부분

1종오류,2종오류

6) 기술통계

평균
중앙값
최빈값
분산
표준편차
표본평균의 표본오차
왜도
첨도
공분산
- 상관 정도
  -상관계수

3. 회귀분석

출처

시에나 Sienna

이전 포스트

ADsP Part2. 데이터 분석 기획

다음 포스트

ADsP Part1. 데이터 이해

0개의 댓글