Ⅰ. 데이터 과학의 이해 · 1차시
데이터로 판단한다는 것
감이나 관행이 아니라 데이터를 근거로 판단하는 과정을 다룬다. 데이터 과학이 무엇인지 정의하고, 학교 생활의 문제를 데이터 기반 의사 결정 절차에 적용한다.
급식 잔반이 많다는 말이 학교에서 자주 나온다.
어떤 학생은 반찬 구성이 문제라고 말한다. 다른 학생은 배식량이 많다고 말한다. 두 말 모두 그럴듯하다. 그러나 두 말의 근거는 각자의 느낌이다.
느낌이 서로 다를 때 무엇으로 판단할 것인가. 이 질문에서 이 시작된다.
감으로 판단할 때와 데이터로 판단할 때
감으로 판단하면 결정이 빠르다. 대신 왜 그렇게 정했는지 설명하기 어렵다.
로 판단하면 준비에 시간이 든다. 대신 판단의 가 남는다. 그것이 남으면 결과를 확인하고 계획을 고칠 수 있다.
- 데이터(data)
- 관찰하거나 측정한 결과를 일정한 형식으로 기록한 값이다. 기록되지 않은 인상이나 기억은 데이터가 아니다.
| 구분 | 감이나 관행에 따른 판단 | 데이터에 따른 판단 |
|---|---|---|
| 근거 | 경험과 기억 | 기록된 값 |
| 설명 | 말로 전하기 어렵다 | 수치로 제시한다 |
| 검증 | 다시 확인하기 어렵다 | 같은 자료로 다시 확인한다 |
| 수정 | 결과를 알기 어렵다 | 결과를 보고 계획을 고친다 |
| 약점 | 기억이 한쪽으로 치우칠 수 있다 | 자료가 치우치면 판단도 치우친다 |
데이터 과학의 개념
- 데이터 과학(data science)
- 데이터에서 문제 해결에 쓸 수 있는 규칙과 의미를 찾아내는 학문이자 활동이다. 데이터 수집, 전처리, 분석, 해석, 판단으로 이어지는 과정 전체를 다룬다.
- 데이터 기반 의사 결정(data-driven decision making)
- 느낌이나 관행이 아니라 수집한 데이터를 근거로 판단하는 방식이다. 판단의 근거와 절차를 기록으로 남기는 것이 특징이다.
데이터로 판단하는 절차
| 단계 | 하는 일 | 잔반 문제에 적용 |
|---|---|---|
| 1. 문제 정하기 | 무엇을 결정할지 한 문장으로 쓴다 | 어느 요일 식단을 먼저 고칠지 정한다 |
| 2. 데이터 모으기 | 결정에 필요한 기록을 정한다 | 요일별 잔반량을 4주 동안 측정한다 |
| 3. 데이터 다듬기 | 빠진 값과 잘못된 값을 확인한다 | 측정을 놓친 날을 표시한다 |
| 4. 분석하기 | 값을 비교하고 차이를 찾는다 | 요일별 평균을 비교한다 |
| 5. 판단하고 확인하기 | 결정을 실행하고 결과를 다시 측정한다 | 식단을 바꾼 뒤 잔반량을 다시 측정한다 |
잔반 데이터로 요일을 고르기
위 그래프의 값은 설명을 위해 만든 가상의 기록이다. 4주 동안 측정한 요일별 평균 잔반량으로 가정한다.
금요일이 24.6kg으로 가장 많고, 수요일이 11.8kg으로 가장 적다. 두 요일의 차이는 이다.
이 값만으로 금요일 식단이 문제라고 단정할 수는 없다. 금요일에 급식 인원이 더 많았을 수도 있다.
확인 문제
4문항 · 고르면 바로 채점된다
데이터 기반 의사 결정에 가장 가까운 설명은 무엇인가?
데이터 기반 의사 결정은 기록한 값을 근거로 판단한다. 1번과 2번은 관행과 익숙함이 근거다. 4번은 기록이 아니라 인상에 의존하므로 근거를 다시 확인할 수 없다.
데이터 기반 의사 결정의 절차로 알맞은 순서는 무엇인가?
무엇을 결정할지 먼저 정해야 필요한 데이터가 정해진다. 판단은 분석 뒤에 오고, 판단한 결과를 다시 측정해 확인한다. 나머지는 문제 정하기나 판단의 위치가 어긋나 있다.
데이터를 많이 모으면 판단은 항상 옳아진다.
모은 데이터가 한쪽으로 치우치면 양이 많아도 판단이 치우친다. 양보다 먼저 그 자료가 목적에 맞는지 확인해야 한다.
분석 결과를 결정에 쓰지 않고 보고서로만 남기면 데이터 기반 의사 결정이라고 보기 어렵다.
데이터 기반 의사 결정은 분석 결과가 실제 결정으로 이어지는 것을 말한다. 분석에서 멈추면 판단 방식은 그대로 남는다.