[EDA] 09. 03. 03 - CH1-1&2 Data Analysis & EDA의 4R

1. Data Analysis
탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis - EDA) //검사가 증거를 모아오는 것. 판단x. 그림. (수치)표
: 자료를 설명하는 것, 기술통계 강조, 자료수집, 증거를 찾는 것
확증적 자료분석(Confirmatory Data Analysis - CDA)//평균, 중위수, 최소값, 최빈값, 분산 등. 판사가 판단하는 것
: 기술통계 강조 x, 판단하는 것, 자료를 평가하는 것


//↓mid-term
2. EDA의 4가지 주제 (4R)
Resistance. 저항성

- 일부 자료의 파손에 대한 저항성
- 저항성 있는 요약값은 데이터의 일부가 변해도 적게 변화

Residual. 잔차

= Data - Fitting Value(적합값)
- 개별 관측값이 주 경향에서 얼마나 벗어났는가

ex) 4 (적합값)    1    300    3    4    5                         3    196    -1   0    1   //196. 잔차값이 너무 크다. "이상한 값이다, 아니다"를 판단할 수 있다.

Re - expression. 재표현

- 원래의 변수를 적당한 척도로 변환하는 것. //수치자료에 log를 씌우거나, 제곱, 제곱근 등의 변환
- 분포의 대칭성
- 직선화

Representation. 현시성

- 자료 안에 숨겨진 정보를 보여주는 효율적인 수단. //그림으로 표현 가능