8. 탐색적 데이터 분석(EDA)에서의 4R

탐색적 데이터 분석(EDA)의 과정에서 4R은 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행하도록 돕는 중요한 원칙들입니다. 이 4R은 Resistance, Residuals, Re-expression, Revelation을 의미하며, 각각의 개념은 데이터 분석을 깊이 있게 수행하는 데 필수적인 요소입니다.

1. Resistance (저항성)

Resistance은 통계적 요약이나 모델이 이상치(outliers)와 같은 극단적인 값에 얼마나 저항하는가를 의미합니다. 저항성이 높은 방법은 데이터의 비정상적인 변동이 결과에 미치는 영향을 최소화합니다.

 

예시:
중앙값은 평균에 비해 이상치에 대한 저항성이 높습니다. 예를 들어, 집값 데이터에서 극단적으로 높거나 낮은 가격이 포함되어 있을 경우, 평균보다 중앙값이 이러한 이상치의 영향을 덜 받아 더 안정적인 경향을 보여줍니다.

2. Residuals (잔차)

Residuals은 데이터 모델링 후 남는 오차의 양을 나타냅니다. 모델의 적합도를 평가하고, 개선할 수 있는 부분을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

예시:
선형 회귀 모델을 구축한 후, 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 분석합니다. 이 잔차를 분석하여 모델의 예측이 정확한지, 어떤 데이터 포인트가 모델에서 벗어나는지 파악할 수 있습니다.

3. Re-expression (재표현)

Re-expression은 데이터를 더 적절하게 표현하기 위해 변환하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 비선형 관계를 선형화하거나, 이상치의 영향을 줄이고, 데이터의 대칭성을 개선할 수 있습니다.

 

예시:
로그 변환은 금융 데이터 분석에서 자주 사용되며, 금액의 큰 범위나 지수적 성장을 나타내는 데이터에 효과적입니다. 이 변환은 데이터의 스케일을 줄여 해석을 용이하게 하고, 통계 모델의 성능을 향상시킵니다.

4. Revelation (계시)

Revelation은 데이터를 분석함으로써 새로운 통찰이나 패턴을 발견하는 과정을 의미합니다. 데이터를 다양한 각도에서 분석하고, 숨겨진 관계나 동향을 밝혀내는 것입니다.

 

예시:
데이터 시각화는 계시에 매우 중요한 도구입니다. 복잡한 데이터 세트에서 히트맵, 클러스터 분석 등을 사용하여 제품 간의 구매 패턴이나 고객 세분화를 발견할 수 있습니다. 이런 통찰은 비즈니스 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.

---

4R은 탐색적 데이터 분석을 수행할 때 깊이 있게 데이터를 이해하고, 더 나은 분석 결과를 도출하는 데 필수적인 원칙입니다. 데이터의 복잡성을 관리하고, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 분석을 위해 이 원칙들을 적용하는 것이 중요합니다.