파이썬을 이용한 통계 분석

파이썬은 다양한 분야에서 사용되고 있지만, 그 중에서도 데이터 분석 및 통계 분석에 굉장히 유용한 언어입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리를 제공하고 있어서, 데이터 전처리, 시각화 그리고 통계 분석까지 모든 과정을 파이썬에서 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용해서 통계 분석을 어떻게 할 수 있는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

통계학이란?

통계학은 수많은 자료에서 의미있는 정보를 추출하고 이를 통해 미래를 예측하는 학문입니다. 통계학에서는 크게 기술 통계학과 추론 통계학으로 나뉩니다. 기술 통계학은 데이터를 정리하고 해석하는 과정을 말하며, 추론 통계학은 표본에서 모집단으로 추론하여 결론을 도출하는 과정을 의미합니다.

파이썬으로 통계 분석을 시작해보자!

Numpy와 Pandas 라이브러리

파이썬에서 데이터를 다루기 위해서는 Numpy와 Pandas라는 라이브러리를 잘 활용해야 합니다. Numpy는 다차원 배열을 다루기 위해 만들어진 라이브러리이며, Pandas는 데이터를 구조화된 형태로 다루기 위해 만들어진 라이브러리입니다.

데이터 불러오기

통계 분석을 위해서는 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 예를 들어, csv 파일 형태의 데이터를 불러오기 위해서는 Pandas에서 제공하는 read_csv 함수를 사용하면 됩니다. 다음 예제 코드를 참고해보세요.

“`python
import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘data.csv’)
“`

데이터 전처리

데이터를 불러온 후에는 데이터 전처리를 수행해야 합니다. 데이터 전처리란, 데이터를 분석하기 적합한 형태로 변형하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 데이터에서 결측치를 처리하고 이상치를 제거하는 등의 작업을 수행합니다.

기술 통계량 산출

데이터 전처리를 마친 후에는, 데이터에 대한 기술 통계량을 산출할 수 있습니다. 기술 통계량이란, 데이터의 중심 경향성, 산포도, 분포 모양 등을 나타내는 통계량입니다. Numpy에서 제공하는 함수를 사용하면, 간편하게 이러한 기술 통계량을 산출할 수 있습니다.

“`python
import numpy as np

중심 경향성

mean = np.mean(data)
median = np.median(data)

산포도

std = np.std(data)
var = np.var(data)

분포 모양

skew = scipy.stats.skew(data)
kurtosis = scipy.stats.kurtosis(data)
“`

통계 검정

통계 검정이란, 추정한 모수에 대해 얼마나 신뢰도가 있는지를 검정하는 것입니다. 통계 검정은 크게 가설 검정과 회귀 분석으로 나뉘어집니다. 가설 검정은 특정 가설에 대해 검정하는 것이며, 회귀 분석은 변수들 간의 관계를 분석하는 것입니다.

“`python
import scipy.stats as stats

단일 표본 t 검정

t_result = stats.ttest_1samp(data, popmean=0)

독립 표본 t 검정

ind_t_result = stats.ttest_ind(sample1, sample2, equal_var=False)

대응 표본 t 검정

rel_t_result = stats.ttest_rel(sample1, sample2)

카이스퀘어 검정

chisquare_result = stats.chisquare(data)

One-Way ANOVA 검정

f_result = stats.f_oneway(sample1, sample2, sample3)
“`

결론

파이썬은 통계 분석을 위한 다양한 라이브러리를 제공하고 있어서, 데이터 분석 및 통계 분석에 굉장히 유용한 언어입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용해서 데이터를 불러오는 방법부터, 기술통계량 산출 및 통계 검정까지의 과정에 대해서 알아보았습니다. 파이썬으로 데이터 분석 및 통계 분석을 하고 싶은 분들은 위에서 소개한 내용을 참고해보시길 바랍니다.