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개요데이터 임퓨테이션(Data Imputation)은 결측값(Missing Value)을 보완하여 분석의 정확성을 높이기 위한 필수 전처리 과정입니다. 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 정확한 분석과 예측 모델 구축을 위해 반드시 수행되어야 합니다. 본 포스트에서는 데이터 임퓨테이션의 개념, 종류, 적용 기법, 실제 사례 등을 전문가 수준으로 정리합니다.1. 개념 및 정의데이터 임퓨테이션은 결측된 데이터를 삭제하지 않고, 예측이나 통계적 방법 등을 통해 적절한 값으로 대체하는 기법입니다. 이 과정은 분석의 신뢰성을 확보하고, 데이터 손실을 최소화하는 데 목적이 있습니다.결측값(Missing Value): 수집되지 않았거나 손실된 데이터 포인트임퓨테이션: 결측값을 합리적 방법으..

개요가설검정(Hypothesis Testing)은 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 주장(가설)이 통계적으로 타당한지를 검증하는 통계 분석 기법입니다. 실험 결과가 우연에 의한 것인지, 실제로 유의미한 차이나 효과가 존재하는지를 수치적으로 판단할 수 있도록 도와주며, 과학, 사회과학, 의학, 마케팅, 품질관리 등 다양한 분야에서 핵심적인 의사결정 도구로 사용됩니다.1. 개념 및 정의가설검정은 두 가지 가설을 설정하는 것으로 시작됩니다:귀무가설(H₀): “차이 없음”, “효과 없음”을 주장하는 기본 가설대립가설(H₁): “차이 있음”, “효과 있음”을 주장하는 연구 가설이후 통계 분석을 통해 얻은 검정 통계량과 p-value를 바탕으로, 귀무가설을 기각할 것인지 판단합니다.2. 검정 절차 단계 설명 ..

개요추론통계(Inferential Statistics)는 표본 데이터를 기반으로 모집단 전체에 대한 결론을 도출하는 통계 분석 기법입니다. 현실적으로 전체 데이터를 수집할 수 없는 상황에서, 수학적 확률 이론을 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정함으로써 의사결정에 필요한 통계적 근거를 제공합니다. 과학 연구, 품질관리, 사회조사, A/B 테스트 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의추론통계는 제한된 표본으로부터 모집단의 모수(parameter)를 추정하거나, 어떤 주장이 통계적으로 유의한지를 판단하는 데 사용됩니다. 여기에는 신뢰구간 추정, 가설검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA) 등의 기법이 포함되며, 모두 **표본에서의 통계량(statistic)**을 이용하여 모..

개요통계분석은 수집된 데이터를 정리하고 해석하여 유의미한 정보를 추출하고 현상을 설명하거나 예측하는 과학적 분석 기법입니다. 데이터 기반 의사결정의 핵심 수단으로, 마케팅, 품질관리, 사회과학, 금융, AI 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다. 정량적 사고와 데이터 해석 능력을 기반으로 패턴 발견, 상관관계 분석, 가설 검정 등의 기능을 수행합니다.1. 개념 및 정의통계분석은 데이터에서 통계적 특성을 파악하고, 확률 모델과 통계 기법을 활용하여 모집단에 대한 정보를 추론하는 일련의 절차입니다. 크게 **기술통계(Descriptive Statistics)**와 **추론통계(Inferential Statistics)**로 나뉘며, 표본에서 얻은 결과를 바탕으로 모집단 전체를 예측하거나 검증하는 데 사용됩니다..