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Ⅳ. 데이터 과학 프로젝트 · 1차시

사례에서 주제로 — 적합성 판단

데이터 과학이 여러 분야에서 어떻게 쓰이는지 정해진 항목으로 정리한다. 그 다음 기후·환경·에너지 문제에서 프로젝트 주제 후보를 뽑는다. 주제가 데이터로 해결 가능한지 세 가지 기준으로 판단한다.

12데과04-01 권장 2차시 적용 사례문제 정의적합성 판단대리 지표데이터 가용성

이제부터 프로젝트를 직접 수행한다. 앞의 세 영역에서 배운 수집·전처리·분석·모델링을 한 번에 쓴다.

첫 단계는 주제를 정하는 일이다. 주제가 잘못 잡히면 뒤의 모든 단계가 헛돌게 된다. 그래서 이 차시는 주제를 고르는 기준을 다룬다.

분야별 적용 사례를 읽는 방법

사례를 그냥 읽으면 "좋은 일을 했다"는 인상만 남는다. 프로젝트에 쓰려면 구조를 뜯어서 읽어야 한다.

사례마다 아래 다섯 항목을 채운다. 항목이 비면 그 사례는 아직 이해하지 못한 것이다.

사례 분석 기록 틀. 오른쪽 예시 열은 설명을 위해 직접 만든 값이다.
기록 항목확인 질문기록 예시(학교 전기)
분야어느 분야의 문제인가에너지
문제무엇을 개선하려 했는가여름철 전력 사용 급증
사용한 데이터어떤 값을 모았는가월별 사용량, 일별 최고 기온
분석 방법어떤 방법으로 분석했는가시계열 비교, 회귀 분석
달라진 것결론이 무엇을 바꿨는가냉방 기준 온도 조정 제안

사례를 조사할 때는 출처를 함께 적는다. 기관 이름, 발표 연도, 자료 주소를 기록한다. 출처가 없는 수치는 프로젝트 근거로 쓰지 않는다.

이 교재는 특정 기관 사례의 수치를 인용하지 않는다. 수업에서 조사할 사례 목록은 [확인필요].

문제 정의(problem definition)
해결하려는 문제를 측정 가능한 형태로 다시 쓴 문장. 대상, 기간, 측정할 값, 판단 기준을 포함한다.

데이터로 해결 가능한 주제의 조건

주제 후보가 모이면 하나씩 세 가지 질문을 던진다.

  1. 측정 가능한가 — 무엇을 어떤 단위로 재는지 말할 수 있는가
  2. 데이터를 구할 수 있는가 — 그 값이 이미 있거나 우리가 모을 수 있는가
  3. 의미 있는 결론이 가능한가 — 분석이 끝난 뒤 누군가의 행동이 달라질 수 있는가

세 질문 중 하나라도 답하지 못하면 주제를 고쳐야 한다. 주제를 버릴 필요는 없고, 범위를 좁히면 답할 수 있는 경우가 많다.

측정 가능성(measurability)
관심 대상을 수나 범주로 나타낼 수 있는 정도. 단위와 측정 방법을 말할 수 있으면 측정 가능성이 있다.
데이터 가용성(data availability)
필요한 데이터를 실제로 확보할 수 있는 정도. 이미 있는 기록, 직접 측정, 설문 가운데 하나로 확보 경로를 밝힐 수 있어야 한다.
대리 지표(proxy indicator)
직접 재기 어려운 대상을 대신해 재는 값. 대리 지표를 쓸 때는 원래 대상과 어떤 관계인지 근거를 밝혀야 한다.
주제 후보 판정표. 모든 값은 판단 연습을 위해 직접 만든 예시다.
주제 후보측정 가능성데이터 가용성결론의 활용판정
학교 월별 전기 사용량 줄이기kWh로 측정학교 고지서 기록절감 방안 제안 가능적합
급식 잔반량 줄이기kg으로 측정급식실 계량 기록메뉴별 대책 가능적합
등교 시간대 교통량 분산통과 차량 수직접 관찰·계수 필요시간대 조정 제안 가능조건부 적합
지구 기온 상승의 원인 규명측정 자체는 가능자료 규모가 지나치게 큼학생 수준 결론 어려움부적합(범위 과대)
우리 반의 환경 관심도 알아보기정의가 불명확설문 필요판단 기준이 없어 모호부적합(정의 불명확)

표에서 부적합 판정을 받은 두 주제는 성격이 다르다.

'지구 기온 상승의 원인 규명'은 범위가 너무 넓다. 범위를 '학교 주변 기온과 냉방 전력의 관계'로 좁히면 적합해진다.

'환경 관심도'는 정의가 없다. 관심도를 분리배출 정확도 같은 로 바꾸면 측정할 수 있다.

주제 후보에서 최종 주제까지의 판단 흐름 왼쪽에 주제 후보 네 개가 세로로 놓여 있다. 후보는 오른쪽으로 측정 가능성, 데이터 가용성, 결론의 활용이라는 세 관문을 차례로 지난다. 각 관문에서 통과하지 못한 후보는 아래로 빠진다. 아래로 빠진 후보는 범위를 좁히거나 대리 지표로 바꾸어 다시 관문으로 되돌아올 수 있다. 세 관문을 모두 지난 후보가 최종 주제가 된다. 주제 후보 후보 1 후보 2 후보 3 후보 4 관문 1 측정 가능성 수로 잴 수 있는가 관문 2 데이터 가용성 지금 구할 수 있는가 관문 3 결론의 활용 결과로 무엇을 바꿀 수 있는가 최종 주제 탈락탈락탈락 범위 좁히기 · 대리 지표로 바꾸기 고쳐서 다시 탈락은 주제를 버리라는 뜻이 아니다. 범위를 좁히거나 대신 잴 지표를 찾으면 다시 후보가 된다. 세 관문을 모두 지난 주제만 남기는 까닭은, 끝까지 해낼 수 있는 주제를 고르기 위해서다.
주제 후보에서 최종 주제까지의 판단 흐름

이 차시의 결과물은 주제 문장 하나다. 문장에는 네 가지가 들어간다.

대상 · 기간 · 측정할 값 · 판단 기준

예시: "우리 학교 6월~9월 일별 전력 사용량과 일 최고 기온의 관계를 확인한다. 그 결과로 냉방 기준 온도의 조정 여부를 판단한다."

이 문장이 확정되면 다음 차시에서 데이터를 탐색한다.

확인 문제

4문항 · 고르면 바로 채점된다

다음 중 프로젝트 주제의 적합성 판단 기준으로 보기 어려운 것은?

흥미는 참여를 돕지만 데이터로 해결 가능한지와는 무관하다. 나머지 셋은 각각 측정 가능성, 데이터 가용성, 결론의 활용 가능성에 해당한다.

'우리 학교의 환경 관심도'를 직접 재기 어려울 때 쓸 수 있는 대리 지표로 가장 적절한 것은?

분리배출 정확도는 환경 관심이 행동으로 나타난 값이므로 대리 지표가 될 수 있다. 나머지는 관심도와 관계를 설명할 근거가 없다.

주제의 범위가 넓을수록 좋은 프로젝트 주제이다.

범위가 넓으면 데이터 확보와 결론 도출이 모두 어려워진다. 범위를 좁혀 측정할 값과 기간을 정해야 분석이 가능하다.

주제 선정 과정에서 나온 아이디어는 최종 주제가 정해진 뒤에 정리해 기록하면 충분하다.

발산과 수렴 과정을 그때그때 기록해야 어떤 근거로 주제를 골랐는지 드러난다. 탈락한 후보와 그 이유도 프로젝트 산출물에 포함된다.

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YBM Ⅳ. 데이터 과학 프로젝트 › 01. 데이터 과학 프로젝트의 개요 01-1 데이터 과학과 문제 해결 · 01-2 데이터 과학 문제 해결 절차
씨마스 Ⅳ. 데이터 과학 프로젝트 › 1. 데이터 과학과 문제 해결 1-1 데이터 과학으로 문제 해결 (176쪽)
천재 Ⅳ. 데이터 과학 프로젝트 › 00. 데이터 과학 프로젝트 시작하기