통계학기초10

• 

  교차검증이란? – 과적합을 피하고 회귀모델을 선택하는 기술 (통계학기초, ADSP 독학) 교차검증이란? – 과적합을 피하고 회귀모델을 선택하는 기술 (통계학기초, ADSP 독학)예측이 잘 맞는 것 같았는데, 새로운 데이터에서는 성능이 뚝 떨어진 경험 있나요? 그게 바로 과적합(Overfitting)입니다. 교차검증(Cross-validation)은 이런 문제를 예방하고, 진짜 실전에서 잘 작동할 모델을 고르는 필수 과정이에요. 안녕하세요, 문노베입니다! 이제 우리는 회귀모델을 만들고 정규화하는 방법까지 배웠어요. 하지만 아무리 모델을 잘 만들었다고 해도, 검증을 제대로 하지 않으면 실제 적용에서 실패할 수 있어요. 이번 편에서는 교차검증의 개념부터 다양한 방법(K-fold, LOOCV), 모델 선택 기준(MAE, MSE, RMSE)까지 실전 중심으로 차근히 정리해 볼게요.목차왜 모델 검증이.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 4. 29.

• 

  회귀분석의 확장 – 릿지와 라쏘, 그리고 변수 선택의 기술 (통계학 기초, ADSP 독학) 회귀분석의 확장 – 릿지와 라쏘, 그리고 변수 선택의 기술 (통계학 기초, ADSP 독학)변수가 많아지면 모델이 똑똑해질까요? 사실은 정반대입니다. 너무 많은 변수는 예측력을 떨어뜨리고, 해석을 혼란스럽게 만듭니다. 그래서 등장한 게 릿지(Ridge), 라쏘(Lasso) 같은 정규화 회귀 기법이에요. 안녕하세요, 문노베입니다. 이번 편에서는 회귀모형을 더욱 정교하게 다듬는 방법, 즉 변수가 너무 많을 때 모델을 간결하게 유지하는 전략을 다뤄볼 거예요. 실무와 머신러닝 모두에서 꼭 알아야 할 기법들이죠!목차변수가 많을수록 생기는 문제 – 과적합과 해석 불가 정규화 회귀란? – 패널티를 통해 모델을 단순하게 릿지 회귀 – 변수는 유지, 영향력을 줄인다 라쏘 회귀 – 중요 변수만 남기고 나머진 제거 릿지 v.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 4. 23.

• 

  회귀분석 실전 – 결정계수(R²)와 다중회귀 이해하기(통계학 기초, ADSP) 회귀분석 실전 – 결정계수(R²)와 다중회귀 이해하기(통계학 기초, ADSP)광고비 하나만으로 매출을 예측할 수 있을까요? 그때 필요한 게 바로 결정계수(R²)와 다중회귀분석입니다. 안녕하세요, 문노베입니다. 지난 시간에는 단순선형회귀로 회귀분석의 구조를 익혔어요. 이번 편에서는 한발 더 나아가서 ‘회귀모형이 얼마나 잘 맞는지’, ‘변수가 여러 개인 경우는 어떻게 처리할지’에 대해 이야기해볼게요. 이제부터는 실무 감각이 더 중요해지는 구간이에요. 수치 하나하나가 모델의 신뢰도, 전략의 방향성과 연결되니까요. 2025.04.17 - [자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가] - 회귀분석이란? – 선으로 예측하는 통계의 출발점 (통계학 기초, ADSP) 회귀분석이란? – 선으로 예측하는 통계의 출발점.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 4. 23.

• 

  회귀분석이란? – 선으로 예측하는 통계의 출발점 (통계학 기초, ADSP) 회귀분석이란? – 선으로 예측하는 통계의 출발점 (통계학 기초, ADSP)"광고비를 10% 늘리면, 매출은 얼마나 오를까?" "공부시간이 늘면 성적도 올라갈까?" 이런 질문들에 숫자로 답하고 싶다면, 회귀분석이 딱이에요. 두 변수 사이의 관계를 직선 하나로 설명하고 예측까지 가능하게 해주는 강력한 도구, 그게 바로 회귀분석입니다. 안녕하세요, 문노베입니다 :) 오늘부터 3편에 걸쳐 회귀분석(Regression Analysis)을 깊이 있게 다뤄보려 해요. 저도 ADSP 공부를 하면서 회귀가 처음엔 너무 수식 같고 어렵게 느껴졌지만, 개념만 잡고 나니 오히려 데이터 해석의 중심축이 되더라고요! 이 첫 번째 글에서는 ‘회귀분석이란 무엇인가’부터 시작해서, 단순선형회귀의 구조와 기본적인 용어(독립변수·종속변.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 4. 17.

• 

  상관관계란? – 연관은 있어도 인과는 아닐 수 있습니다 (통계학 기초, ADSP) 상관관계란? – 연관은 있어도 인과는 아닐 수 있습니다 (통계학 기초, ADSP)아이스크림 판매량이 늘어나면 익사 사고도 늘어난다? 두 데이터가 함께 움직인다고 해서 하나는 다른 하나의 원인일까요? 상관관계는 우리에게 중요한 통찰을 주지만, 때로는 위험한 착각을 불러올 수도 있어요.  안녕하세요, 문노베입니다. 데이터 분석을 하다 보면 ‘이 둘은 관련이 있어 보인다’는 감각이 자주 찾아옵니다. 실제로도 통계에서는 상관관계(Correlation)라는 개념으로 두 변수 간의 관계를 수치로 표현하죠. 하지만 여기에는 하나의 함정이 숨어 있어요. 바로 ‘상관 = 인과’로 오해하는 순간입니다. 이번 편에서는 상관관계의 개념부터 시작해, 잘못된 인과 추론을 피하는 법, 그리고 실제 분석과 AI에서 상관관계를 어떻게.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 4. 2.

• 

  산포도란? – 분산과 표준편차로 데이터의 흩어짐을 읽는 법 (통계학 기초, ADSP) 산포도란? – 분산과 표준편차로 데이터의 흩어짐을 읽는 법 (통계학 기초, ADSP)"평균은 같은데, 왜 이렇게 다르지?" 이런 생각이 들었다면, 당신은 이미 통계의 핵심 감각을 가진 겁니다. 답은 바로, 데이터의 '흩어짐'을 보여주는 산포도에 있어요.  안녕하세요, 문노베입니다. ADSP 공부를 하다 보면 ‘평균은 70점입니다’라는 말이 자주 나와요. 하지만 저는 그 한 줄로는 부족하다고 생각했어요. 학생들이 60~80점에 고르게 분포했는지, 아니면 대부분이 30점과 100점으로 갈렸는지에 따라 해석은 완전히 달라지니까요. 그래서 오늘은 통계학에서 아주 중요한 개념, 산포도(Dispersion), 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation)를 쉽고 명확하게 정리해보려 해요. G.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 3. 29.

• 

  왜도와 첨도란? – 데이터가 왜곡되는 이유 (통계학 기초, ADSP) 왜도와 첨도란? – 데이터가 왜곡되는 이유 (통계학 기초, ADSP)같은 평균인데 왜 이렇게 체감이 다르지? 데이터를 보고도 ‘어딘가 이상한데…’라는 기분이 들었다면, 바로 오늘의 주제인 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)를 만날 때입니다.  안녕하세요, 문노베입니다. ADSP 시험을 준비하면서 ‘평균과 중앙값만으로 대표값은 충분하지 않다’는 걸 여러 번 느꼈어요. 특히 보고서나 AI 분석 결과에서 뭔가 이상하게 느껴지는 데이터들—그럴 땐 대부분 분포 자체가 비대칭이거나 이상치가 섞여 있었던 경우더라고요. 오늘은 왜도와 첨도라는 개념을 통해, 우리가 숫자 뒤에 숨겨진 진짜 모습을 어떻게 파악할 수 있을지 이야기해보려고 해요. GPT 같은 AI도 이걸 간과하면 이상한 답을 내놓기도 하거든요 ?.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 3. 28.

• 

  정규분포란? – 통계학에서 가장 중요한 곡선, AI는 여기서 시작된다 (통계학 기초, ADSP) 정규분포란? – 통계학에서 가장 중요한 곡선, AI는 여기서 시작된다 (통계학 기초, ADSP)“대부분의 데이터는 종 모양이다.” 통계를 배우다 보면 마치 국룰처럼 듣게 되는 말이 있어요. 그 중심에 있는 게 바로 ‘정규분포’입니다.  안녕하세요, 문노베입니다. ADSP를 공부하면서 정규분포라는 단어를 정말 자주 봤어요. 시험은 물론이고, 실무, 인공지능, 심지어 마케팅까지—이 곡선이 빠지는 곳이 없더라고요. 처음엔 “그냥 대칭적으로 생긴 예쁜 곡선 아닌가?” 싶었는데, 알고 보니 우리가 세상을 예측하는 거의 모든 방식의 기본 원리가 여기에 숨어 있더라고요. 이번 글에서는 정규분포의 개념과 원리, 실제 적용 사례, 그리고 GPT 같은 AI 모델이 왜 이 곡선에서 출발했는지까지 풀어보려 합니다. 문노베의 .. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 3. 27.

• 

  평균과 중앙값 차이? – 데이터를 해석하는 관점의 차이 (통계학 기초, ADSP) 평균과 중앙값 차이? – 데이터를 해석하는 관점의 차이 (통계학 기초, ADSP)“대한민국의 평균 월소득은 380만 원입니다.” 이 말을 들었을 때, 여러분은 어떤 생각이 드시나요? …그런데 이상하죠. 나는 그만큼 못 버는데요?  안녕하세요, 문노베입니다. 통계를 공부하면서 가장 먼저 헷갈렸던 개념이 ‘평균과 중앙값의 차이’였어요. ‘둘 다 대표값 아냐? 그냥 평균이 더 정확한 거 아니야?’라는 생각도 했죠. 그런데 실생활에서, 특히 정책이나 마케팅, AI 알고리즘에서 이 둘을 헷갈리면 큰 오판이 생길 수 있다는 걸 뒤늦게 깨달았습니다. 이번 글에서는 평균과 중앙값의 개념 차이, 해석이 달라질 수밖에 없는 이유, 그리고 실제 사례와 함께 그 차이가 얼마나 중요한지 함께 알아보려 해요.목차평균과 중앙값, .. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 3. 27.

• 

  통계학이란? AI와 데이터 분석을 위한 기초 개념 정리 (통계학 기초, ADSP) 통계학이란? AI와 데이터 분석을 위한 기초 개념 정리 (통계학 기초, ADSP)“통계학은 숫자를 다루는 학문이 아니라, 세상을 이해하는 방식이에요.” ADSP를 공부하던 어느 날, 이 문장이 마음에 꽂혔습니다. 안녕하세요, 문노베입니다. 마케터로 일하면서 AI와 데이터 분석에 관심을 갖기 시작했어요. 그런데 막상 공부를 시작하니, 늘 벽처럼 느껴지는 게 하나 있더라고요. ‘통계학’이라는 단어만 봐도 머리가 아픈… 바로 그 느낌, 저도 똑같이 겪었어요. 그런데 어느 순간부터 통계학이란 게 단순히 숫자를 외우는 게 아니라, ‘세상을 어떻게 바라보는가’에 관한 이야기란 걸 알게 되었죠. 이 글은 저처럼 통계에 입문하고 싶은 분들에게, 통계학이 왜 중요한지, 어디서부터 시작해야 하는지, 그리고 AI와 어떤 연.. 자격증 정복기/ADSP - 데이터분석준전문가 2025. 3. 26.