빅데이터분석기사 실기 작업형 3유형은 주로 통계적 가설 검정과 관련된 문제로 구성됩니다. 파이썬의 scipy 라이브러리를 활용하여 t-test나 chi-square test 등을 수행하는 능력을 평가합니다.
가장 먼저 라이브러리를 불러와야 합니다. import pandas as pd와 import scipy.stats as stats를 사용하여 데이터를 처리하고 통계 분석을 위한 도구들을 준비하는 것이 첫 번째 단계입니다.
t-test를 수행할 때는 ttest_ind 함수를 사용합니다. 두 집단 간의 평균 차이를 검정할 때 사용하며 등분산 여부에 따라 equal_var 옵션을 True나 False로 설정하는 것이 핵심입니다.
일표본 t-test가 필요할 때는 ttest_1samp 함수를 활용합니다. 특정 집단의 평균이 모집단의 평균과 같은지 확인할 때 사용하며 검정 통계량과 p-value를 확인하는 과정이 필요합니다.
대응 표본 t-test를 수행할 때는 ttest_rel 함수를 사용합니다. 동일한 대상의 전후 차이를 분석할 때 사용하며 데이터의 정렬 상태를 먼저 확인하는 것이 분석의 정확도를 높입니다.
카이제곱 검정은 chisquare 함수나 chi2_contingency 함수를 활용합니다. 범주형 데이터 간의 독립성이나 적합도를 검정할 때 사용하며 교차표를 만드는 작업이 선행되어야 합니다.
데이터가 정규성을 따르는지 확인하기 위해 shapiro 검정을 수행합니다. shapiro 함수를 통해 p-value가 0.05보다 크면 정규성을 만족하는 것으로 판단하고 분석을 진행합니다.
분산 분석인 ANOVA는 f_oneway 함수를 사용합니다. 세 집단 이상의 평균 차이를 검정할 때 사용하며 독립 변수의 범주 개수가 3개 이상일 때 주로 활용되는 통계 기법입니다.
상관 분석을 수행할 때는 pearsonr 함수를 사용합니다. 두 연속형 변수 간의 선형 상관관계를 확인하며 상관계수와 유의 확률을 해석하는 능력이 요구되는 유형입니다.
가설 검정 결과를 해석할 때는 항상 p-value를 기준점으로 삼아야 합니다. p-value가 유의 수준인 0.05보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다는 결론을 작성하세요.
문제에서 유의 수준이 별도로 제시된다면 그 기준을 따라야 합니다. 보통은 0.05를 기준으로 하지만 문제의 지시 사항에 따라 0.01이나 0.1이 될 수 있으니 주의 깊게 읽어야 합니다.
데이터프레임에서 필요한 열을 추출할 때는 대괄호를 사용합니다. 결측치가 존재한다면 dropna 함수로 제거하거나 fillna 함수로 적절한 값으로 채운 뒤 검정을 시작해야 합니다.
결과값을 출력할 때는 print 함수를 사용합니다. 문제에서 요구하는 특정 형식의 결과값을 소수점 자리수까지 맞추어 출력하는 연습을 실전처럼 수행하는 것이 중요합니다.
작업형 3유형은 코드 작성뿐만 아니라 결과를 문장으로 서술하는 능력을 묻기도 합니다. 검정 통계량과 p-value를 바탕으로 가설 검정의 결론을 명확하게 도출하는 문장을 작성하세요.
기출 문제를 통해 다양한 통계 기법의 사용법을 익히세요. scipy 외에도 statsmodels 라이브러리를 사용하여 회귀 분석이나 로지스틱 회귀 분석을 연습하는 것이 실전 대비에 좋습니다.
연습할 때는 데이터를 직접 로드하여 실행해보는 환경을 갖추세요. 판다스를 사용하여 데이터를 로드하고 통계 함수를 호출하여 결과를 도출하는 과정을 반복하면 코드 구조가 익숙해집니다.
오류가 발생하면 에러 메시지를 확인하여 수정하세요. 데이터 형태가 통계 함수에 맞는 형식인지 타입 확인을 위해 type 함수를 사용하여 적절히 변환하는 과정이 필요할 수 있습니다.
통계적 용어에 대한 정의를 미리 암기하는 것도 좋습니다. 귀무가설과 대립가설을 설정하는 법을 알고 있으면 어떤 통계 검정을 사용해야 할지 빠르게 판단할 수 있습니다.
공식 홈페이지의 가이드라인을 자주 방문하세요. 작업형 3유형에서 자주 출제되는 통계 검정 기법들은 시험 범위 내에서 제한적이므로 핵심적인 몇 가지 함수만 완벽히 이해해도 충분합니다.
마지막으로 전체 코드를 한번 실행하여 출력 형식을 점검하세요. 통계 분석의 논리적 절차를 잘 지키고 올바른 통계 기법을 선택한다면 실기 시험에서 충분히 좋은 성과를 거둘 수 있습니다.