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데이터분석 준전문가 학습 노트

ADsP, 개념부터 문제풀이까지.

헷갈리는 개념을 예제로 정리하고, 문제를 풀며 이해한 내용을 확인합니다.

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숫자로 확인하는 공부 도구

합격점수와 과락 계산기과목별 정답 수를 넣고 총점과 과락을 따로 확인합니다.평균과 표준편차 계산기같은 숫자로 n과 n−1의 차이, 사분위수와 이상치 후보를 확인합니다.혼동행렬과 F1 계산기TP, FP, FN, TN을 바꾸며 각 지표의 분모가 왜 다른지 비교합니다.
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데이터 분석

IQR 이상치 계산, 사분위수와 상자그림이 다른 이유

IQR은 Q3−Q1이며 Q1−1.5×IQR보다 작거나 Q3+1.5×IQR보다 큰 값을 이상치 후보로 봅니다. 같은 자료도 사분위수 계산법에 따라 후보 여부가 달라질 수 있고, 상자그림의 수염 끝은 울타리가 아니라 그 안의 실제 관측값입니다.

2026.10.20, 6분 읽기

데이터 분석

R mean 결과가 NA일 때, na.rm과 행 삭제는 어떻게 다른가요?

mean의 na.rm = TRUE는 이번 계산에서 결측값을 제외할 뿐 원본을 바꾸지 않습니다. 한 열만 제외하면 시간 평균이 약 43.33분, 두 열이 모두 채워진 행만 고르면 45분이 되는 예제로 계산 대상의 차이를 확인합니다.

2026.10.20, 6분 읽기

데이터 분석

배깅과 부스팅은 무엇이 다른가요? 랜덤포레스트까지 비교하기

배깅은 복원추출한 표본마다 모델을 따로 학습하고, 부스팅은 앞 단계의 오류나 손실을 다음 학습에 반영합니다. 랜덤포레스트는 분할 후보 변수도 무작위로 골라 나무들의 유사성을 줄이며 변수 후보 수와 나무 수는 다릅니다.

2026.10.20, 5분 읽기

데이터 분석

로지스틱 회귀는 왜 분류인가요? 오즈와 exp(계수) 읽는 법

이진 로지스틱 회귀는 범주 1의 확률을 추정하므로 분류에 쓰이며, exp(계수)는 조건을 고정했을 때의 오즈비로 읽습니다. 오즈가 두 배여도 확률은 두 배가 아니며 출발 확률 0.2에서는 약 0.333으로 바뀝니다.

2026.10.20, 5분 읽기

데이터 분석

제1종 오류와 제2종 오류, 검정력까지 판정표로 구분하기

참인 귀무가설을 기각하면 제1종 오류, 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하면 제2종 오류이며 검정력은 1−β입니다. 같은 실제 차이에서 유의수준을 낮추는 경우와 표본 수를 늘리는 경우를 계산해 놓칠 확률이 어떻게 달라지는지 비교합니다.

2026.10.19, 6분 읽기

다시 읽어볼 개념

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데이터 분석8분 읽기

연관규칙의 지지도와 신뢰도, 향상도를 장바구니 100건으로 계산하기

지지도는 전체 거래, 신뢰도는 선행항이 있는 거래를 분모로 쓰고 향상도는 신뢰도를 후행항의 전체 비율로 나눕니다. 장바구니 100건을 직접 계산하면 규칙을 뒤집을 때 신뢰도만 달라지는 이유와 높은 신뢰도의 함정을 확인할 수 있습니다.

개념 노트2026.10.18
데이터 분석7분 읽기

이항분포와 포아송분포, 정규분포를 구분하는 조건

이항분포는 정해진 시행의 성공 횟수, 포아송분포는 정해진 구간의 발생 건수, 정규분포는 연속량의 구간 확률을 다룹니다. 관찰 대상에 맞는 분포를 고른 뒤 독립성, 성공확률, 발생률과 분포 가정을 확인해야 계산식을 쓸 수 있습니다.

개념 노트2026.10.17
데이터 이해5분 읽기

데이터베이스, DW, 데이터 마트는 무엇이 다를까

데이터베이스는 저장과 조회의 기반이고, DW는 여러 출처를 공통 기준으로 통합한 분석용 시스템, 데이터 마트는 특정 주제나 부서에 범위를 맞춘 저장소입니다. OLTP와 OLAP는 용량이나 조회 여부보다 개별 거래와 분석이라는 처리 목적을 구분합니다.

개념 노트2026.10.17

에디터 칼럼

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에디터 칼럼4분 읽기

AI 해설을 공부에 쓸 때 남겨야 할 확인 기록

AI 해설은 정의와 적용 조건을 공식 문서에서 확인한 뒤 작은 숫자로 직접 다시 계산해 보세요. 링크가 열리거나 같은 답을 여러 번 받았다는 사실만으로는 검증되지 않으며, 숫자가 맞아도 해석이 틀릴 수 있습니다.

2026.10.16
에디터 칼럼4분 읽기

숫자를 읽을 때, 크기보다 먼저 확인할 세 가지

숫자를 읽을 때는 무엇을 셌는지, 어느 값과 비교했는지, 어디까지 일반화할 수 있는지 확인합니다. 10%에서 12%로 바뀐 것은 2%포인트 상승이자 원래 비율 대비 20% 증가이며, 방문자 비율과 방문 횟수 비율도 분모가 다릅니다.

2026.10.16
에디터 칼럼3분 읽기

공식을 외우기 전에 분모를 한 문장으로 설명해 보기

정밀도와 재현율을 바꿔 쓴다면 계산 전에 분모가 예측 양성인지 실제 양성인지 말로 적어 보세요. 같은 표에서 두 지표를 구하고 숫자 하나를 바꿔 다시 설명하면 공식을 알아보는 것과 새 문제에 적용하는 것을 구분할 수 있습니다.

2026.10.16

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