빅데이터 통계분석 제대로 이해하기

빅데이터 통계분석 제대로 이해하기

◆빅데이터 통계분석의 이해

빅데이터 통계 분석은 대규모 데이터를 수집, 분석하여 통계적 모델링을 통해 인사이트를 도출하는 분석 방법입니다. 이를 통해 기업은 데이터에 숨겨진 패턴이나 경향성을 파악하고, 이를 토대로 비즈니스 결정을 내리게 됩니다. 빅데이터 통계 분석은 크게 기술통계분석과 추론 통계분석으로 나눌 수 있습니다. 기술통계분석은 수집된 데이터들의 기본적인 특성을 파악하는 분석 방법으로 대푯값, 분산, 표준편차 등의 통계 지표를 이용합니다. 반면 추론통계분석은 적은 양의 데이터를 통해 모집단의 통계적 특성을 추론해 내는 분석 방법으로 가설 검정, 신뢰도 구간, 희귀 분석 등의 방법을 이용합니다.

빅데이터 통계 분석은 매우 정교한 분석 기술입니다. 이를 위해서는 데이터의 수집 방법과 처리 방법이 중요하며, 통계 모델링 기술의 이해와 분석 도구의 활용도 필요합니다. 또한, 분석 결과를 비즈니스적으로 해석하고 의사결정에 반영할 수 있어야 합니다. 빅데이터 통계 분석을 통해 기업은 더 나은 인사이트를 도출하고, 새로운 비즈니스 기회를 찾아내며, 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 통계분석의 개요

빅데이터 통계분석은 대규모의 데이터를 분석하여 데이터에 내재된 정보와 지식을 추출하고, 이를 기반으로 의사결정을 내리는 분석 기술입니다. 지존에는 데이터 양이 적기 때문에 소규모의 표본들을 통해 추론했지만, 빅데이터 시대에는 수많은 데이터를 이용하여 보다 정확한 추측과 예측이 가능해졌습니다. 이를 통해 기업은 고객, 시장, 경쟁사 등 다양한 정보를 취합하여 경영 성과를 향상시키는 데 활용할 수 있습니다. 빅데이터 통계분석의 주요 기술로는 데이터 수집, 전처리 분석, 시각화, 모델링 등이 있습니다. 데이터 수집과 전처리 과정에서는 데이터의 품질을 보증하고 외부 데이터와 위 연동도 고려하여 데이터를 정제하여야 합니다. 분석과 모델링 과정에서는 다양한 통계 분석 기법을 활용하고, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능의 기술도 활용할 수 있습니다. 빅데이터 통계분석의 응용 분야로는 마케팅, 경영, 제조 등이 있으며, 대표적인 에로 SNS 데이터를 활용한 소셜미디어 마케팅, IoT센터 데이터를 활용한 제조 프로세스 개선, 금융 데이터를 활용한 블랙박스 모델링 등이 있습니다. 빅데이터 분석은 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 돕는 기술로, 기업이 성장하는 데 있어 필수적인 요소 중 하나가 될 것입니다.

 

◆ 빅데이터 변수와 측정

빅데이터 변수와 측정 방법은 데이터의 특성과 활용 목적에 따라 다르지만, 일반적으로 다음과 같은 변수와 측정방법이 있습니다.

1. 양적 변수 : 숫자 또는 양으로 표현되는 변수. 예를 들면, 나이, 키, 체중, 수입, 거리, 매출 등이 있습니다. 이 변수는 일반적으로 정량적 측정 방법을 사용합니다.

2. 질적 변수 : 명목적 또는 서열적 값으로 표현되는 변수. 예를 들면, 성별, 출신 지역, 학력 수준, 선호 브랜드 등이 있습니다. 이 변수는 일반적으로 범주화하여 정량적 측정 방법을 사용합니다.

3. 시계열 변수 : 일정 시간 간격으로 측정되는 변수. 예를 들면, 주식 가격, 판매량, 기온 등이 있습니다. 이 변수는 정적인 측정보다는 동적인 변화를 보이므로 시간에 따른 분석을 통해 트렌드나 패턴을 파악할 수 있습니다.

4. 지리 변수 : 위치 기반 정보를 포함하는 변수. 예를 들면, 우리나라 지도에서 위도와 경도 등이 있습니다. 이 변수는 공간분석을 통해 공간적 패턴을 파악할 수 있습니다.

빅데이터는 이와 같은 다양한 변수를 측정하여 활용하기 때문에 적절한 변수와 측정 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 데이터의 크기, 다양성, 속도, 질 등을 고려하여 측정 방법을 선택하고 분석 절차를 구성해야 합니다.

 

◆ 빅데이터 상관관계 분석

빅데이터에서 상관관계 분석은 두 변수 간의 관계를 파악하여 그들 간의 선형적 연관성을 측정하는 것입니다. 상관관계는 두 변수 간의 연관성을 나타내기 때문에 두 변수 중 하나가 증가하면 다른 변수도 증가 또는 감소하는 경향이 있습니다. 빅데이터에서 상관관계 분석을 수정하려면 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 변수 선택 : 연구하고자 하는 변수를 선택합니다. 예를 들어, 기온과 아이스크림 판매량을 비교하는 경우, 기온과 아이스크림 판매량의 두 변수가 선택됩니다.

2. 데이터 수집 : 선택한 변수에 대한 데이터를 수집합니다. 데이터는 대규모로 수집되어야 하며, 이를 통해 빅데이터 분석이 가능해집니다.

3. 데이터 분석 : 수집한 데이터를 통해 각 변수 간의 상관관계를 측정합니다. 이를 위해 상관계수를 개선하고, 그 결과를 시각화하여 분석 결과를 파악합니다.

4. 결과 해석 : 분석 결과를 해석합니다. 상관관계는 두 변수 간의 선형적 연관성을 나타내기 때문에, 분석 결과를 바탕으로 두 변수간의 연관성을 파악하고, 해당 결과를 바탕으로 문제를 해결하는 방안을 모색합니다.

이렇게 분석한 상관관계 분석 결과는 비즈니스 도메인에서 매우 중요합니다. 두 변수 간의 상관관계를 파악함으로써 예측 모델 개발 등 다양한 분석 및 응용이 가능하며, 데이터 분석의 가장 기초적인 분석 도구 중 하나입니다.

 

◆ 빅데이터 요인 분석

빅데이터 요인분석은 다중 변수 간의 관계를 파악하고, 변수들의 공통적인 요인을 추출하여 각 변수의 불필요한 요인을 제거하고 데이터의 차원을 줄이는 방법입니다. 이를 통해 대규모의 변수를 보다 쉽게 다룰 수 있으며, 데이터 분석 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 요인분석의 과정은 다음과 같습니다.

1. 변수 선택 : 연구하고자 하는 변수를 선택합니다.

2. 데이터 전처리 : 선택한 변수 들에 대한 데이터를 수집하고, 데이터를 전처리 합니다. 이 단계에서 결측치 처리, 이상치 처리 등을 수행합니다.

3. 분산 구조 분석 : 분산 구조나 상관 행렬을 생성하여 변수들의 계산 상관 관계를 파악합니다.

4. 주성분 분석 : 주성분 분석을 수행하여 변수들의 주요 요인을 추출합니다. 이를 통해 변수의 차원을 줄여 새로운 변수를 추출합니다.

5. 요인 로딩 : 요인분석 결과에 따라 각 변수들의 요인 로딩 값을 구합니다. 이를 통해 어떤 변수가 어떤 요인에 대해 어느 정도 설명력을 가지는지 파악할 수 있습니다.

6. 요인 해석 : 요인분석 결과를 분석하고, 변수를 그룹으로 분류하여 연구 결과를 해석합니다.

빅데이터 요인분석은 다양한 분야에서 활용이 가능합니다. 예를 들어, 날씨, 교통, 환경 등 다양한 변수들이 존재하는 매출 예측 분야에서 빅데이터 요인분석을 이용하면 매출의 원인으로 작용하는 변수를 파악하고, 이를 개선하여 매출을 증가시킬 수 있습니다. 또한, 행동 패턴 분석, 마케팅 연구 등에서도 빅데이터 요인분석이 유용하게 활용될 수 있습니다.

 

◆ 빅데이터 회귀분석 

빅데이터 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 수학적으로 모델링하는 분석 기법입니다. 이를 통해 독립 변수가 변할 때 종속 변수가 예측되는 값을 알 수 있습니다. 회귀분석은 대부분의 빅데이터 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 통계적 기법 중 하나입니다. 빅데이터 회귀분석은 오늘날 대용량 데이터를 다루는 환경에서 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있는 방법입니다. 빅데이터 회귀분석은 다음과 같은 과정으로 수행됩니다.

1. 변수 선택 : 예측할 종속 변수와 그것에 영향을 미치는 독립 변수를 선택합니다.

2. 데이터 전처리 : 선택한 변수들에 대한 데이터를 수집하고, 데이터를 전처리합니다. 결측치 처리, 이상치 처리를 수행합니다. 또한, 변수 간의 상관 관계를 파악합니다.

3. 모델 선택 : 회귀 분석 모델을 선택합니다. 선형 회귀, 다중 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 모델이 있습니다.

4. 모델 피팅 : 모델에 데이터를 적합시키고, 결과를 확인합니다. 이 단계에서 회귀 개수, 상관 개수, 결정 계수  등을 확인합니다.

5. 모델 검증 : 모델의 예측력을 검증합니다. 이 단계에서 잔차 분석, 적합성 검정, 교차 검증 등을 수행합니다.

6. 모델 해석 : 최종 모델을 해석하고, 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 파악합니다.

빅데이터 회귀분석은 예측 모델링, 경영전략 수립, 재무상태 분석, 마케팅 분석 등 여러 분야에서 사용됩니다. 회귀분석의 결과를 바탕으로 미래에 일어날 일들을 예측하고, 그에 따른 전략과 계획을 수립할 수 있습니다.