[ADsP] 통계 분석 개요

1. 데이터 이해 
1-1. 데이터의 이해 
1-2. 데이터의 가치와 미래 
1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 

2. 데이터 분석 기획 
2-1. 데이터 분석 기획의 이해 
2-2. 분석 마스터 플랜 

3. 데이터 분석 
3-1. R 기초와 데이터 마트 

3-2. 통계분석 

  3-2-1. 통계학 개론

  3-2-2. 기초 통계분석

  3-2-3. 다변량 분석

  3-2-4. 시계열 에측

3-3. 정형 데이터 마이닝 

 

 

통계학 개론

통계 분석 개요

확률 및 확률분포

추정과 가설검정

비모수 검정

 

 

통계 분석 개요

#통계학의 정의
 - 자료로부터 유용한 정보를 이끌어 내는 학문, 유용한 정보를 이끌어내는 작업에는 자료의 수집과 정리, 그리고 이를 해석하는 방법 모두 포함

 

#모집단과 표본
 - 모딥단은 유한 모집단과 무한 모집단으로 나뉜다. 보통 개념적으로 상정된 모집단은 무한 모집단을 의미한다.

 

 

#표본추출의 방법
 - 표본조사를 할 때는 모집단의 정의, 표본의 크기, 조사방법, 조사기간, 표본추출 방법을 명확하게 밝히거나 확인해야 한다.
 - 가장 대표적인 방법으로는 단순랜덤추출법, 계통추출법, 집락추출법, 층화추출법 등이 있다. 보통 업무에서는 이 방법들을 혼합사용.
 (1) 단순 랜덤 추출법 : 각 원소에 임의 번호 부여 후 -> n개의 번호를 임의 선택
 (2) 계통 추출법 : 모집단의 모든 원소에 일련번호 부여 -> 순서대로 나열한 후 k개 씩 n개의 구간으로 나눈 후 , 각 구간에서 하나를 임의로 선택

 (3) 집락 추출법 : 일부 집락을 랜덤으로 선택 -> 각 집락에서 표본을 임의 선택

 (4) 층화 추출법 : 서로 유사한 것끼리 몇 개의 층으로 나눈 후 표본을 랜덤하게 추출

**표본조사 외에 실험으로 자료를 수집할 수도 있다. 특정 목적하에 실험 대상에서 처리를 가한 후 결과를 관측해 자료를 수집
**표본조사는 대상 집단의 일부 추출-> 현상 관측 또는 조사

 

#자료의 종류

척도	순서	균등학 간격	절대적 존재
명목척도	x	x	x
서열척도	o	x	x
등간척도	o	o	x
비율척도	o	o	o

 (1) 질적 자료 (qualitative data)
  - 명목 척도 : 어느 집단에 속할 지 - 성별, 출생지 등
  - 순서 척도 : 서열관계 , 선택사항이 일정한 순서로 되어 있음 - 선호도
 (2) 양적 자료(quantitative data)
  - 구간 척도 : 속성의 양을 측정, 절대적인 원점 x , 비율은 별 의미 x - 온도, 지수 등
  - 비율 척도 : 절대적 기준인 0값 존재, 사칙연산 가능 , 숫자로 관측되는 일반적인 자료의 특성 - 무게, 나이, 연간소득, 제품 가격 등

**측정 : 표본조사나 실험을 실시하는 과정에서 추출된 원소들이나 실험 단위로부터 주어진 목적에 적합하도록 관측해 자료 얻는 것
**측정방법 : 명목척도, 순서척도, 구간척도, 비율척도

(Different types of data, Wikilean)

#통계 분석
 - 특정한 집단이나 불확실한 현상을 대상으로 자료를 수집해 대상 집단에 대한 정보를 구하고, 적절한 통계 분석 방법을 이용해 의사결정을 하는 과정 = 통계적 추론 : 수집된 자료를 이용해 대상 집단에 대해 의사결정 하는 것
 - '대상 집단의 특성값이 무엇일까?' 추측 : 추정
 -  가설의 채택여부를 결정 : 가설 검정
 -  미래의 불확실성을 해결해 효율적인 의사결정을 하기 위해 수행 : 예측
 - 평균, 표준편차, 중위수, 최빈값, %와 같이 숫자로 표현하는 방식 / 막대 그래프 등 그래프로 나타내는 방식

** 기술 통계 : 수집된 자료를 정리, 요약하기 위해 사용되는 기초적인 통계 - 자세한 통계적 분석을 위한 사전단계 역할
 

 

(참고 사이트)

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=jdhpuppy&logNo=221345226370&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F