📊 데이터 과학자가 알아야 할 20가지 고급 통계 기법

 

📊 데이터 과학자가 알아야 할 20가지 고급 통계 기법

머신러닝의 시대에도 통계학은 데이터 과학의 해석력과 신뢰도를 높이는 핵심 도구입니다.
여기 소개하는 20가지 고급 통계 기법은 단순한 모델 훈련을 넘어, 데이터 본질을 파악하고 비즈니스에 실질적인 인사이트를 제공하는 데 중요한 무기입니다.

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✅ 주요 통계 기법 요약

1. 베이지안 추론 (Bayesian Inference)

• 불확실성을 계량적으로 반영
• 사전지식 + 데이터 → 사후확률 계산

2. 최대우도추정 (MLE)

• 가장 그럴듯한 분포 파라미터 추정
• 모든 모델링의 기본기

3. Resampling (재표본추출)

• Bootstrap, Jackknife 등
• 통계적 신뢰 구간 추정에 필수

4. 생존분석 (Survival Analysis)

• 시간이 주요 변수일 때 사용 (예: 이탈 예측)
• Kaplan-Meier, Cox 모델 등 활용

5. Copula

• 변수 간 비선형 의존성 모델링
• 금융 리스크 분석에 강력

from copulas.multivariate import GaussianMultivariate
model = GaussianMultivariate()
model.fit(data)

6. GAM (Generalized Additive Models)

반응형

• 변수별 비선형 효과 해석 가능
• 예측력과 해석력을 동시에 확보

from pygam import LinearGAM, s
gam = LinearGAM(s(0)).fit(X, y)

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🔍 그 외 기법들 (축약 소개)

• Markov Chain: 상태 기반 전이 확률 모델
• Hidden Markov Models: 관측된 결과로 숨은 상태 추정
• Time Series Analysis: 시계열 패턴 파악 및 예측
• Factor Analysis, PCA: 차원 축소 및 잠재요인 탐색
• Propensity Score Matching: 인과 추론을 위한 통계적 매칭
• Hierarchical Models: 다층 구조 데이터 분석
• Bootstrapping: 재표본을 통한 신뢰도 분석

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💬 내 생각

많은 데이터 분석가들이 머신러닝 알고리즘에만 집중하지만,
진짜 데이터 과학자는 데이터의 구조와 한계를 통계적으로 파악하는 능력을 갖춰야 합니다.

예를 들어,

• 생존 분석은 단순 A/B 테스트보다 시간 기반 전환율을 더 정확하게 예측합니다.
• Copula는 상관계수가 0이어도 동시 급락 같은 상황을 감지할 수 있습니다.
• GAM은 비선형 효과를 파악하면서도 해석 가능한 모델을 제공합니다.

기법을 많이 아는 것이 중요한 게 아니라, 언제 어떤 도구를 써야 할지 아는 것이 데이터 과학자의 진짜 실력이라고 생각합니다.

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