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생각노트

분류로 시작하는 통계 분석의 여정

knowledge-seeker 2024. 12. 6. 17:24

43일차

 

분류로 시작하는 통계 분석의 여정

 

아마도 통계학을 공부하는 사람들 대부분의 목적은 "데이터 분석 잘하기" 일 것이다. 그런 탓인지 나는 회귀분석, 분산분석 등 "분석"이란 말이 들어가 통계 기법을 빨리 배우고 싶은 마음이 앞섰다. 무언가 공부를 한다는 것은 건물을 짓는 것과 같다. 건축물을 짓는 데 기초공사는 지반을 다지고 철근을 세우는 것이다. 지반을 제대로 다지지 않으면 건물이 무너지기 쉽고, 철근을 제대로 세우지 않으면 건물이 불안정하다. 마찬가지로 통계학 공부에서도 기초공사가 중요하다. 내가 생각하는 통계분석의 기초 중에 하나가 데이터를 분류하는 것이다.

 

통계 분석의 시작은 언제나 데이터를 분류하는 것에서 출발한다. 복잡하게 얽힌 데이터의 혼란 속에서 질서를 찾아내는 첫걸음은 데이터를 성격에 따라 구분하고, 그 속에 숨겨진 패텉과 관계를 밝혀내는 과정이다. 데이터 분류는 단순히 같은 특성을 가진 항목을 묶는 것 이상의 의미를 가진다. 이는 데이터를 이해하고, 분석 전략을 수립하고, 올바른 결론을 도출하기 위한 필수적인 과정이다.

 

마치 도서관에서 책을 주제별로 정리해 쉽게 정보를 찾을 수 있도록 돕는 것처럼, 데이터 분류는 분석자가 효율적으로 데이터를 탐색하고 활용할 수 있게 해준다. 범주와 수치를 구분하고, 정형과 비정형 데이터를 나누며, 이 모든 과정에서 데이터의 진정한 가치를 발견한다.

 

수치자료와 범주자료

 

데이터는 다양한 방법으로 분류할 수 있지만, 통계학에서 데이터를 다룰 때 가장 기본적이고 빈번하게 이뤄지는 분류는 수치자료(Numerical Data)와 범주자료(Categorical Data)로의 구분이다. 이는 데이터의 본질적인 특성에 따라 적합한 분석 방법을 선택하기 위해 필수적이다.

 

 

수치 자료는 크기나 양을 나타내는 연속적이거나 이산적인 데이터를 말한다. 이 자료의 가장 큰 특징은 수학적 연산이 가능하다는 것이다. 예를 들어, 온도, 키, 몸무게, 수입 등이 수치자료에 속한다.

 

범주 자료는 데이터가 속한 집단이나 범주를 나타낸다. 이 자료는 수학적 연산보다는 집단 간 비교나 분류가 분석하는 도구로서  적합하다. 예를 들어 성별, 혈액형, 선호하는 브랜드 등이 이에 해당한다.

 

데이터를 분류하는 이유

 

데이터의 특성과 분석 목적에 따라 서로 다른 접급 방식을 요구하기 때문에, 구분이 반드시 필요하다.

 

수치자료와 범주자료로 분류하는 이유는 아래와 같다.

 

1. 적합한 분석 도구와 기법 선택

 

수치 자료에 적합한 분석도구는 평균, 분산, 표준편차와 같은 기술 통계량을 사용하거나 회귀분석과 같은 통계적 모델링에 적합하다. 반면 범주자료는 빈도 분석, 교차표, 카이제곱 검정 등과 같은 기법을 활용한다. 

예를 들어 소비자의 나이는 수치자료로 평균이나 분산으로 요약할 수 있지만, 선호하는 브랜드는 범주 자료이므로 비율로 요약하는 것이 더 나은 방법이다.

 

2. 데이터 시각화 방식 결정

 

자료에 따라 적용하는 데이터 시각화 방법을 달리한다. 수치 자료는 꺾은선 그래프, 상자 그림과 같은 그래프로 시각화되며, 범주 자료는 막대그래프, 파이차트 등으로 표현된다. 즉 데이터의 분류에 따라 사용하는 그래프도 달리 사용한다. 예를 들어 주가 변동을 분석할 때는 꺾은선 그래프가 적합하지만, 고객의 선호 브랜드는 막대그래프가 더 명확하다.

 

 

 

3. 연속성과 구분성 이해

 

수치 자료는 값 사이의 관계(더 크다, 더 작다)를 이해하는 데 유용하며, 범주 자료는 집단 간 차이나 분포를 비교하는 데 적합하다. 예를 들어 학생들의 시험 점수(수치 자료)를 분석해 성적의 평균을 파악한다. 또한 성별(범주 자료)에 따른 성적 분포를 비교할 수 있다.

 

4. 분석의 효율성 제고

 

수치 자료와 범주 자료로 데이터를 나누면 분석 과정이 체계화되고, 불필요한 혼란을 줄일 수 있다. 이는 데이터의 성격을 명확히 정의하고, 적합한 처리 방식을 적용하기 위한 첫 단계다. 


 

 

데이터 분석을 요리에 비유해보면, 데이터를 수치자료와 범주자료로 분류하는 것은 마치 요리사가 재료를 손질하는 것과 같다. 요리의 시작은 재료를 깨끗이 씻고, 알맞은 크기로 자르는 것부터 시작한다. 이처럼 데이터 분석도 데이터를 수치자료와 범주자료로 분류하는 것부터 시작한다.

 

이렇게 재료를 손질하면, 요리사는 각 재료에 맞는 조리법을 선택하여 맛있는 음식을 만들 수 있다. 마찬가지로 데이터를 올바르게 분류하면, 각 자료에 적합한 통계 기법을 활용하여 정확한 결론을 도출할 수 있다.

 

결국, 데이터를 분류하는 것은 단순히 데이터를 나누는 작업이 아니라, 데이터의 본질을 이해하고 그 가치를 극대화하는 과정이다. 요리사가 재료를 손질하고, 조리법을 선택하는 것처럼 데이터 분석에서도 데이터를 분류하고, 적절한 통계적 도구와 방법을 선택하는 것이 첫번째 단계이다.