국가통계와 통계 분석

• 국가통계는 정책 수립과 평가에 쓰이도록 통계작성기관이 만드는 수량적 정보이며 집중형과 분산형 제도로 나뉜다.
• 정규분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 연속 확률분포이며 가설검정은 표본으로 통계적 가설의 정오를 판정하는 것이다.
• 데이터마이닝은 방대한 데이터에서 유용한 정보를 찾는 과정이며 연관성 분석과 군집 분석과 의사결정 나무가 대표 방법이다.

국가통계와 정규분포 가설검정

• 통계는 여러 현상에 대한 자료를 수학적인 수치로 알아보기 쉽게 나타내는 분야이다.
• 통계는 사실에 기반하고 개인의 감정이나 판단이 들어가기 어려워 신뢰도가 높은 조사 방법이다.
• 국가통계는 정책 수립과 평가, 사회현상 연구에 쓰이도록 작성하는 수량적 정보이다.
• 집중형 국가통계제도는 전문 통계작성기관이 필요한 통계를 작성하고 공급하며 자료 중복을 배제하고 독립성을 유지한다.
• 분산형 국가통계제도는 개별 기관이 자기 업무에 필요한 통계를 직접 작성하므로 자료 중복과 행정적 낭비가 생길 수 있다.
• 정규분포는 가우스 분포라고도 하는 연속 확률분포이며 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양이다.
• 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 표준정규분포라고 부른다.
• 가설검정은 모집단에서 뽑은 표본으로 통계적 가설이 맞는지 틀린지를 판정하는 것이다.

데이터마이닝의 분석 방법

• 데이터마이닝은 방대한 데이터에서 겉으로 드러나지 않는 유용한 정보와 규칙과 경향을 찾아내는 과정이다.
• 정보통신기술의 발전으로 데이터가 폭발적으로 늘어난 것이 데이터마이닝이 등장한 배경이다.
• 기업은 방대한 데이터를 저장하고 관리하는 데 많은 투자를 했고 그 속에서 비즈니스에 쓸 지식을 찾는다.
• 연관성 분석은 장바구니 분석이라고도 하며 함께 팔리는 상품 사이의 관계를 찾는다.
• 대형 마트의 구매 데이터에서 기저귀와 맥주가 함께 팔리는 경향을 찾아낸 사례가 대표적이다.
• 군집 분석은 소속 집단을 모르는 데이터에서 유사한 속성을 가진 데이터끼리 묶는 방법이다.
• 의사결정 나무는 분류에 영향을 주는 변수를 이용해 최적의 분류를 위한 규칙을 만드는 알고리즘이다.
• 이러한 분석을 통해 통계를 일상에서 사실에 근거한 자료로 활용하는 습관을 기를 수 있다.

집중형과 분산형 국가통계제도 비교

핵심 개념

• 국가통계 — 정책 수립과 평가 등에 쓰이도록 통계작성기관이 작성하는 수량적 정보이다.
• 정규분포 — 평균을 중심으로 좌우 대칭인 종 모양의 연속 확률분포이다.
• 가설검정 — 모집단에서 뽑은 표본을 사용해 통계적 가설의 정오를 판정하는 것이다.
• 연관성 분석 — 함께 팔리는 상품처럼 항목 사이의 관계를 찾는 장바구니 분석이다.

자주 묻는 질문

• Q. 집중형 국가통계제도의 특징은 무엇인가?
  A. 전문 통계작성기관이 통계를 작성하고 공급하며 자료 중복을 배제하고 행정과 정치로부터 독립성을 유지한다.
• Q. 정규분포의 특징은 무엇인가?
  A. 평균을 중심으로 좌우 대칭이며 하나의 봉우리를 가진 종 모양이고 곡선이 가로축에 가까워져도 0이 되지 않는다.
• Q. 데이터마이닝은 왜 등장했는가?
  A. 정보통신기술의 발전으로 데이터가 폭발적으로 늘어 그 속의 유용한 정보를 찾을 필요가 커졌기 때문이다.

정리

통계는 사실에 기반한 신뢰도 높은 정보를 주며, 국가통계제도와 정규분포와 가설검정과 데이터마이닝의 기본 개념을 이해하면 일상의 자료도 근거 있게 해석할 수 있다고 정리한다.