[직딩잇템] 어서와 데이터는 처음이지 - 기초 of 기초 데이터 개념: Chapter 13. 데이터 분석 실습 Part3 - 이 데이터, 뭐가 문제일까?

Chapter 13. 데이터 분석 실습 Part3 - 이 데이터, 뭐가 문제일까?

이 데이터는 무엇이 문제인가? - 편향(Bias)

잘못 뽑지 않았는가?
편향되게 뽑지 않았는가?
특정 기준에 치우치지 않았는가?

코드
  - 범주형 데이터
  - 카테고리 형식으로 되어 있는 데이터
  - ex) 남자=1, 여자=2

남녀의 비율?
-> 53:46
신장의 평균?
-> 162cm

신장에 따라 허리둘레가 영향을 받는데 신장의 평균 값이 남자 수치도, 여자 수치도 아니라면?

요구 목적에 따라서 편향된 데이터일 수도 있고, 아닌 데이터일 수도 있다!

성별에 따른 차이 -> 문제인지 아닌지 판단하고 분석을 진행하자

콜레스테롤, 혈압 -> 연령에 심각하게 영향을 받는 수치
연령대별로 데이터 개수가 다르다면?
목적에 부합하도록 잘 모아진 데이터인가?

 

이 데이터는 무엇이 문제인가? - 아웃라이어(Outlier)

허리둘레가 999?

 

정리

1. 데이터 분석을 할 때 가장 중요한 것은?
  : 요구 조건 정확히 정의하기
2. 데이터의 문제점 확인
  1) 편향(Bias) : 목표에 맞게 제대로 샘플링된 데이터인가?
  2) 아웃라이어(Outlier) : 분석 결과를 왜곡시키는 수치가 있지 않은가?