데이터 모델링에 관한 소고

문서 내 토픽

1. 데이터 모델링

데이터 모델링은 예를 들어 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수와 상호작용을 이해하고 표현하기 위한 기술입니다. 이를 통해 우리는 불량 발생에 영향을 미치는 주요 변수들을 식별하고, 이러한 변수들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 데이터 모델링을 통해 불량 발생 원인을 정확하게 분석하고, 불량율을 예측할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다.
2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현

다변수 데이터를 예를 들어, 면적, 두께 등과 같은 기본적인 물리량으로 하나의 값으로 표현함으로써, 다양한 변수 간의 복잡한 관계를 단순화하고 이해하기 쉬운 형태로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하는 이유는, 이러한 변환을 통해 복잡한 변수들을 볼 필요 없이 직관적으로 문제를 일으키는 원인계의 영향을 쉽게 보일 수 있습니다.
3. 산포

다변수 데이터를 하나의 단일 변수로 표현하면 일부 정보의 손실이 발생할 수 있고, 데이터의 분산이 줄어들어 산포가 발생할 수 있습니다. 이러한 초기 모형이 가진 산포를 어떻게 업데이트하여 정보화하는지가 데이터 모델링의 핵심이라고 할 수 있습니다.
4. 초기 모형 업데이트

실제 데이터를 사용하여 초기 모형을 업데이트하는 과정은 데이터 기반 모델링의 핵심입니다. 실제 데이터를 사용하여 초기 모형을 업데이트하는 과정에서는 데이터의 특성과 산포를 분석하여 추가 데이터 확보의 필요성을 평가하고, 모델의 예측 정확도를 평가할 수 있습니다.
5. 베이즈 방법

베이즈 방법은 확률론적인 접근을 기반으로 하며, 초기 모형과 실제 데이터를 결합하여 업데이트된 모형을 얻는데 사용됩니다. 베이즈 방법을 사용하여 초기 모형을 업데이트함으로써 우리는 초기 가정이나 사전 믿음에 기반하여 모델을 구축한 후, 실제 데이터를 통해 모델을 개선하고 예측력을 향상시킬 수 있습니다.
6. 다변수 관계분석

Pair plot은 데이터셋의 모든 변수 쌍에 대한 산점도와 변수의 분포를 함께 보여주는 그래프입니다. 이를 통해 변수 간의 관계, 상관관계, 분포 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. Pair plot은 데이터 모델링의 초기 단계에서 데이터 탐색과 이해를 돕는 중요한 도구로 활용됩니다.
7. 빈도주의와 베이지안주의

빈도주의는 빈도 또는 반복된 관찰을 중심으로 데이터를 해석하는 접근 방식이며, 베이지안주의는 불확실성을 확률적으로 표현하고, 사전 정보와 데이터를 결합하여 모델을 구축하는 접근 방식입니다. 우리가 다루는 제조공정상의 불량율과 같은 문제에 대해서는 베이지안주의 접근 방식이 더 적합합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터 모델링

데이터 모델링은 복잡한 현실 세계를 단순화하고 이해하기 쉽게 만드는 중요한 과정입니다. 데이터 모델링을 통해 데이터의 구조와 관계를 명확히 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 모델링은 데이터 분석의 기반이 되므로 데이터 분석 프로젝트에서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터 모델링 기법을 잘 이해하고 적절히 활용하는 것이 데이터 분석의 성공을 위해 필수적입니다.
2. 문제의 단순화: 단일 변수 표현

복잡한 현실 문제를 단일 변수로 표현하는 것은 문제를 이해하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 단일 변수 표현을 통해 문제의 핵심 요인을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 더 효과적인 해결책을 찾을 수 있습니다. 하지만 현실 세계의 문제는 대부분 다변수로 구성되어 있기 때문에, 단일 변수 표현만으로는 문제의 복잡성을 완전히 반영할 수 없습니다. 따라서 단일 변수 표현을 활용할 때는 문제의 본질을 충분히 고려하고, 다른 변수들과의 관계도 함께 분석해야 합니다.
3. 산포

산포는 데이터 분포의 특성을 나타내는 중요한 지표입니다. 산포 지표를 통해 데이터의 편차, 변동성, 불확실성 등을 파악할 수 있으며, 이는 데이터 분석과 모델링에 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어 표준편차는 데이터의 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 보여주며, 이를 통해 데이터의 변동성을 이해할 수 있습니다. 또한 산포 지표는 데이터의 이상치 탐지, 변수 간 상관관계 분석 등에도 활용됩니다. 따라서 데이터 분석 시 산포 지표를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
4. 초기 모형 업데이트

초기 모형을 업데이트하는 것은 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 초기 모형은 데이터에 대한 가정과 가설을 기반으로 만들어지지만, 실제 데이터와 차이가 있을 수 있습니다. 따라서 새로운 데이터가 추가되거나 모형의 성능이 만족스럽지 않은 경우, 초기 모형을 업데이트하여 더 나은 모형을 만들어야 합니다. 이 과정에서는 데이터 특성 분석, 모형 평가, 하이퍼파라미터 튜닝 등이 필요합니다. 초기 모형 업데이트를 통해 모형의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있으며, 이는 데이터 분석 결과의 질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
5. 베이즈 방법

베이즈 방법은 사전 정보와 새로운 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산하는 통계적 추론 방법입니다. 이 방법은 불확실성이 높은 상황에서 의사결정을 내리는 데 유용합니다. 베이즈 방법은 기존 지식과 새로운 데이터를 균형 있게 고려하여 보다 정확한 추론을 가능하게 합니다. 또한 베이즈 방법은 모델 선택, 변수 선택, 예측 등 다양한 분야에 적용될 수 있어 데이터 분석에 폭넓게 활용될 수 있습니다. 다만 사전 분포 설정, 계산 복잡성 등의 한계가 있어 이를 극복하기 위한 연구가 지속되고 있습니다.
6. 다변수 관계분석

다변수 관계분석은 여러 변수 간의 상호작용과 복잡한 관계를 파악하는 데 유용합니다. 단일 변수 분석으로는 변수 간 상호 의존성을 충분히 반영할 수 없지만, 다변수 분석을 통해 변수 간 상관관계, 인과관계 등을 더 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 다변수 분석 기법에는 회귀분석, 주성분분석, 군집분석 등이 있으며, 이를 통해 데이터의 복잡한 구조와 패턴을 발견할 수 있습니다. 다변수 관계분석은 예측 모델 구축, 의사결정 지원, 새로운 가설 발견 등 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
7. 빈도주의와 베이지안주의

빈도주의와 베이지안주의는 통계학의 두 주요 학파로, 서로 다른 관점과 접근 방식을 가지고 있습니다. 빈도주의는 반복 실험을 통해 얻은 데이터의 상대적 빈도를 바탕으로 확률을 정의하는 반면, 베이지안주의는 사전 정보와 새로운 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산합니다. 두 접근법은 각각 장단점이 있으며, 문제의 성격과 분석 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 최근에는 빈도주의와 베이지안주의의 장점을 결합한 하이브리드 방법론도 등장하고 있습니다. 데이터 분석가는 이러한 통계적 접근법의 특성을 이해하고 상황에 맞게 활용할 수 있어야 합니다.