Article : 데이터 분석에서 가설을 설계하는 방법

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데이터 분석에서 가설을 설계하는 방법 - 매드타임스(MADTimes)

 

 

<아티클 내용 요약>

• 데이터 분석은 질문에 대한 대답을 찾는 과정이다.
• 데이터 분석에서의 가설은 결론이 아니라 과정에 대한 것이어야 한다. 
• 데이터 분석에서의 가설은 첫째 '호기심'이고, 둘째 결론이 아닌 '과정'에 대한 것이어야 한다. 
• 데이터 분석은 대답을 듣기 위한 목적인 만큼 무엇보다 질문이 필요하다. 만약 결론에 대한 가설만 세운 채 데이터 분석을 시작하면 다양하게 보기 어렵다. 
• 가설은 '과정'에 대한 것이어야 한다. 애초에 결론으로 도출될 내용만 생각하고 분석에 임해서는 안된다. 
• 데이터를 보며 갖게 되는 '질문' 즉, 호기심이 가설이다. 
• 데이터를 분석함에서 가설은 '결론'에 대한 것이 아니라 '과정'에 대한 것이어야 한다. 
• 빅데이터를 분석할 때는 질문에 질문을 거듭하며 데이터를 이리저리 분석하고 난 뒤에, 얻어진 결과 중 유의미한 내용들을 모아, 이 부분이 어떤 조사 항목에 해당하는 것인지 배열하는 게 더 나을 때가 많다. 
• 질문에 질문을 거듭하는 과정을 일컬어, '꼬리에 꼬리를 무는 과정의 가설'로 정의하고 주장한다. 
• 우리는 질문을 하는 것에 익숙하지 않고, 질문을 잘 던지려면 해당 산업을 어느 정도 이해하고 있어야 가능하다. 여기에 더해 시장을 분석하는 이론이나 기법에 해박한 것도 너무 많은 도움이 된다. 
• 데이터 분석에서 질문은 호기심이고, 호기심은 데이터를 보는 중에도 생겨야 한다. 데이터를 보는 중에 아무 호기심이 들지 않는다면, 그건 데이터 분석이 제대로 되고 있지 않다는 증거다. 

 

 

<알게 된 개념>

- 가설과 관련된 Article을 보면 볼수록 가설에 대해 멀어지는 것 같으면서도 가까워지는 것 같다. 

그래도 이렇게 보면서 공부하다 보면 가설을 세울 일이 생겼을 때 도움이 되지 않을까? 그리고 나만의 가설에 대한 기준이 생기지 않을까? 

 

데이터 분석가에게 가설은 떼려야 뗄 수 없는 존재이니 가설에 대해 알 수 있을 때까지 파이팅!