데이터 탐험 노트

2024.12.03· 일상생각

이 글은 데이터 분석가로서의 성장에 대한, 한 개인의 생각을 다룬 글이다. 스스로가 데이터 분석가로서 대표성을 띈다고 말할 수 있을 정도는 아니지만, 데이터 분석가를 준비하거나, 혹은 이제 막 데이터 분석가로서 커리어를 시작한 분들에게 개인 경험담을 나누고 싶어 글을 쓰게 되었다. R vs Python 많이 나오는 떡밥 중 하나인 것 같다. 대부분 파이썬의 판정승에 손을 들어주는 분위기이지만, 개인적으로는 R 유저이기 때문에 R의 장점에 대해서도 어필해 볼 겸 글을 써본다. R의 장점 EDA나 통계 분석을 파이썬보다 손쉽게 할 수 있다는 것이 R의 특장점이라 생각한다. 가령 파이썬으로 간단한 라인 그래프를 그리기 위해서는 코드 라인이 길어지게 되고, 각 함수마다 일관성이 없어서(xlabel, ylabe..

단위근 검정, 자기상관검정에 대해

2022.09.18· Statistics

시계열 분석을 오랜만에 공부하면서, '단위근 검정', '자기상관 검정' 등 시계열 분석에 필요한 검정 방법에 대해서도 다시 공부하게 되었습니다. 이전에 개념을 제대로 못 잡은 탓인지 몰라도 몇 가지 의문이 들었었는데 단위근 검정 = 정상성을 확인하기 위한 검정이고, 정상성은 약정상성 기준으로 평균, 분산이 일정하고 자기상관이 시차에만 의존하는 경우 자기상관 검정 = 잔차의 자기상관이 있는지 확인하기 위한 검정 단위근 검정에서 말하는 자기상관과 자기상관검정에서 말하는 자기상관이 뭐가 다르지? 비슷한건가? 비슷한 거면 자기상관 검정 왜 함? 의 흐름으로 궁금증이 들었습니다. 기존에 알고 있다고 생각한 개념이 제대로 잡히지 않은 것 같아, 이번 기회에 정상성과 단위근검정, 자기상관검정 개념을 정리해보려고 합니..

빈도주의자로 살아온 내가 사실은 베이지안?

2026.09.24· Statistics

당신은 빈도주의자인가요, 베이지안인가요? 세상이 빠르게 발전하면서 오히려 다시 통계학이 주목 받고 있다고 느끼는 요즘이다. 데이터 분석가가 소화할 수 있는 수준의 코딩은 오히려 AI가 더 잘 해내고 있고, 간단한 수준의 데이터 요약, 분석은 내가 작업하는 것보다 속도가 훨씬 빠르기 때문이다. 그 전에는 코딩을 공부해야 하나 싶었다면 요즘은 AI의 분석 결과를 비판적으로 검토하고, 판단할 수 있도록 통계적 역량을 갖추는 게 좋겠단 생각이 들었다. 학부 수준의 통계 전공자이다 보니, 나만의 학풍이 있다고 하는 것도 뭔가 참 우습지만 어쨌든 통계학을 처음 전공하게 되면 가장 먼저 배우게 되는 것은 기초 수학과 확률론, 그리고 그 확률론을 기반으로 한 추정과 검정이다. 추정이라 함은 우리가 알 수는 없지만 고정..

베이지안 통계 - 기본 개념 가볍게 살펴보기

2025.01.12· Statistics

들어가며통계학과를 졸업했지만 참으로 부끄럽게도 베이즈 통계를 제대로 공부하지 않아 어쩔 수 없이 역량의 부족으로 빈도주의자(frequentist)로 살아왔다. 빈도주의자든, 베이지안이든 어찌 됐든 결과만 나오면 어떻게든 괜찮다고 생각했는데 인과추론을 공부하든, 머신러닝을 공부하든 알음알음 베이지안 개념이 나오고, 그걸 대충 넘어가야만 하는 일들이 반복되면서 이대로는 안 되겠다는 생각이 들었다. 1분기에는 베이즈 통계학을 공부하며, (매우 얕고도 얕은) 통계 저변을 조금이나마 확장해보려고 한다. First Course in Bayesian Statistical Methods 라는 베이즈 통계학 기초 책을 보며 공부 중인데, 수식을 최소화하여 나만의 언어로 풀어서 글쓰기를 해 보는 것이 목표다! 통계학..

인과추론을 위한 회귀분석 개념 정리 - 편회귀계수, FWL 정리

2024.04.21· Statistics

회귀분석은 종속변수와 종속변수를 설명하는 설명변수의 조합으로, 변수 간 관계성을 규명하는데 사용되는 도구이다. 그래서인지 인과추론(Causal Inference)에서도, 머신러닝 등 예측(Prediction)에서도 마치 백종원 만능간장마냥 널리 사용되고 있다. 만일 예측 문제를 해결하기 위해 회귀분석을 사용한다면, 설명변수의 조합으로 종속변수를 얼마나 잘 맞출 수 있을지에 대해 관심을 갖게 되므로, 설명변수 각각의 회귀계수(Coefficient)보다는 MSE, MAE 와 같은 예측 지표에 관심을 더 가질 수 있을 것이다. 그렇지만, 처치(Treatment)가 결과변수(Outcome)에 어느 정도로 영향을 미치는지에 관심을 갖는다면, 처치 변수가 결과 변수에 미치는 영향력, 즉 처치변수의 회귀 계수를 중요..

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