데이터 분석의 변칙성 이해

이상성은 예상되는 값 분포와 관련하여 관찰이 얼마나 비정상적이거나 예상치 못한지에 대한 척도입니다. 즉, 관찰이 과거 경험이나 지식을 바탕으로 예상한 것에서 벗어나는 정도를 측정합니다.

예를 들어 한 무리의 사람들의 키를 측정하고 한 사람의 키가 2미터인 경우, 이는 그룹의 평균 키보다 훨씬 높기 때문에 변칙적인 것으로 간주됩니다. 마찬가지로, 우리가 1년 동안 도시의 온도를 측정하고 어느 날 섭씨 -50도의 기온을 기록했다면, 이 역시 도시의 평균 기온보다 훨씬 낮기 때문에 이례적인 것으로 간주됩니다.

이상성은 z-점수, 수정된 Z-점수 또는 상자 그림 방법과 같은 다양한 통계 기법을 사용하여 측정할 수 있습니다. 이러한 기술은 관측치가 데이터 세트의 평균 또는 중앙값에서 벗어나는 표준 편차 수를 계산합니다. 관측치가 평균이나 중앙값에서 멀수록 더 변칙적인 것으로 간주됩니다.

변칙성은 추가 조사나 설명이 필요할 수 있는 데이터의 비정상적인 패턴이나 이상치를 식별하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 데이터 분석에서 중요합니다. 예를 들어 재무 데이터 분석에서 비정상적인 주가 변동은 시장 동향이나 잠재적인 사기 활동을 나타낼 수 있습니다. 의료 데이터 분석에서 비정상적인 의료 테스트 결과는 심각한 건강 상태 또는 테스트 오류를 나타낼 수 있습니다. 이는 다양한 통계 기법을 사용하여 측정할 수 있으며 추가 조사나 설명이 필요할 수 있는 비정상적인 패턴이나 이상값을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 데이터 분석에 중요합니다.