짜린님의 블로그

4. 정규분포 종 모양의 대칭 분포로 대부분의 데이터가 평균 주위에 몰려있는 분포를 말한다. 평균을 중심으로 좌우 대칭이며 평균에서 멀어질수록 데이터의 빈도가 감소한다. 키와 몸무게, 시험점수 등과 같은 상황에서 관찰된다. 5. 긴 꼬리 분포 대부분의 데이터가 분포의 한쪽 끝에 몰려있고 반대쪽은 긴 꼬리가 이어지는 형태의 분포이다. 정규분포와 달리 대칭적이지 않고 비대칭적인 것이 특징이다. 특정한 하나의 분포를 의미하지 않으며 여러 종류의 분포(파레토 분포, 지프의 법칙, 멱함수)를 포함할 수 있다. 소득분포, 온라인쇼핑, 도서판매(소량의 베스트셀러 도서 - 다량의 비인기 도서)와 같은 일부가 전체적으로 큰 영향을 미치는 경우에 볼 수 있다. # 긴 꼬리 분포 생성 (예: 소득 데이터)long_tail ..

1. 모집단과 표본- 모집단과 표본 모집단이란 관심의 대상이 되는 전체 집단을 말하고 표본이란 이 모집단에서 추출한 일부를 말한다. 표본을 사용하는 이유는 모든 데이터를 수집하는 것은 물리적으로 불가능한 경우가 많고 비용과 시간을 절약할 수 있다는 현실적인 제약 때문이다.- 대표성 잘 설계된 표본은 모집단의 특성을 반영할 수 있다. 이를 통해 표본에서 얻은 결과를 모집단 전체에 일반화할 수 있다. 무작위로 표본을 추출하면 편향을 최소화하고 모집단의 다양한 특성을 포함할 수 있다.- 데이터 관리 및 모델 검증 큰 데이터셋은 분석에 많은 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있지만 작은 표본은 이런 부담을 줄여준다. 또한, 작은 표본은 데이터 품질을 더 쉽게 관리하고 오류나 이상값을 식별하여 수정할 수 있다. 표본 데이..

1. 통계의 중요성- 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 결정을 내릴 수 있다. 데이터 분석에서 통계는 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 한다. 데이터를 요약하고 패턴을 발견하고 추론을 통해 결론을 도출화하는 과정을 돕는다. 기업에서는 보다 현명한 결정을 내리고 수익을 창출하기 위해 데이터 기반의 의사결정을 내린다.- 실제 통계 사용 1) 고객 만족도 설문조사 2) 고객 유형별 세그먼트 상품 추천 3) 기업 전략 수립 4) 마케팅 5) 신제품 개발 2. 기술통계 데이터를 요약하고 설명하는 통계 방법이다. 주로 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 등을 사용한다. 데이터를 특정 대표값으로 요약하여 데이터에 대한 대략적인 특징을 간단하고 쉽게 알 수 있다. 회사의 매출 데이터를 요약하기 위해 평균 매출, ..