08.데이터 분석(2)

▶ 통계분석을 위한 추가 기능 설치

파일 -> 옵션 -> 추가기능 -> 분석도구 -> 이동 -> 확인

▶ 기술 통계법(Descriptive Statistics) 

-데이터에 대한 요약 통계 보고서를 만들어 데이터에 대한 기본적 정보를 제공 

데이터 -> 데이터 분석 -> 기술 통계법

▶ 히스토그램(Histogram)

- 데이터의 계급에 따른 빈도수를 차트 형식으로 표시함

▶ 이동평균법(Moving Average)

- 단순/가중 이동평균법

- 장점 : 이해가 쉽다

- 단점 : 구간(n)이 길수록 더 많은 데이터가 필요함 

- 구간이 길수록 실제의 변동에 예측값이 둔감해짐

▶ 지수평활법(Exponential Smoothing)

- 이동평균법과는 달리 항상 1개의 실적 값만 필요

평활상수 : a = 0.2

감쇠인수 : 1 - a = 0.8

(0 <= a <=1)

- a값이 높을수록 실제 재고량에 민감하게 반응하고 낮을수록 둔감하게 반응함

▶ 상관 관계(Correlation)

- 두 변수간의 상관관계를 표시 ex 기온이 올라가면 전력 소모가 늘어남 

- 상관계수 (Correlation coefficient) : 두 변수간의 상관된 정도 (-1 <= x <= 1)

   1 : 정의 상관관계, -1 : 부의 상관관계, 0 : 상관관계 부재

- 상관관계가 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아님

▶ 단순 상관분석(Simple Correlation)

▶ 다중 상관분석(Simple Correlation)

- 가격과 원가 : 상관관계 높음 (0.8260)

- 가격과 판매량 : 상관관계 낮음 (0.1500)

- 원가와 판매량 : 상관관계 없음 (-0.2801)

▶ 단순 회귀 분석(Simple Linear Regression)

- 1개의 독립변수(x)와 1개의 종속변수(y)가 선형적 상관관계를 가진 경우

- 수식 : y = a + bx

- 다중 상관계수 : (-1 <= x <= 1), 1과 가까울수록 상관관계가 높음

- 결정계수 : R2 (0 <= x <= 1), 클수록 회귀모형의 유용성이 높음

▶ 다중 회귀 분석(Multiple Linear Regression)

- X1 : 가격, X2 : 광고비

- y = 8829.87 - 8.66X1 + 5.4030X2

 

- 회귀분석을 그래픽 솔루션으로 할 경우 분산형 차트를 사용함 (삽입 -> 분산형)