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통계 Box Plot Stem-Leaf 시각적 데이터 탐색 차트 [빅공남! 통계 같이 공부해요]

KAIST수학전공쌤 2021. 12. 28.
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Box Plot Stem Leaf 시각적 데이터 탐색 빅데이터 분석기사 필기 2과목 빅데이터 탐색에서는 시각적 데이터 탐색이라는 주제가 등장합니다. 데이터 검정사이트의 빅데이터 분석기사 시험 범위를 보면 확인할 수 있습니다.

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출처 : 데이터검정 빅데이터 분석기사 출제범위

기술통계 vs 추론통계 [빅공남! 통계 같이 공부해요]

기술통계 추론통계 빅데이터 분석기사 필기 2과목 빅데이터 탐색에선는 통계에 관련된 내용들이 많이 등장...

기술통계 vs 추론통계 차이점에 대해서 정리를 했었고 오늘의 주제인 시각적 데이터 탐색은 기술통계 영역이라고 볼 수 있습니다.

오늘 포스팅에서는 시각적 데이터 탐색인 차트 종류에 대해서 살펴보고 특히 Box Plot, Stem-Leaf 차트에 대해서 알아보고자 합니다.

 

1. 시각적 데이터 탐색 차트 종류

1) 히스토그램(Histogram)

2) 막대그래프(Bar Chart)

3) 파이차트(Pie Chart)

4) 산점도(Scatter Chart)

5) 줄기-잎(Stem-Leaf Diagram)

6) 상자수염(Box-Plot) ★중요★

 

2. 시각적 데이터 탐색 차트 종류

1) 히스토그램(Histogram)

- 각 데이터의 도수 또는 상대도수 나타냄.

- 일정한 구간(간격)으로 나누고 도수를 시각화

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2) 막대그래프(Bar Chart)

- 각 데이터에 대한 수치적 값들을 나타낼 경우

3) 파이차트(Pie Chart)

- 각 데이터에 대한 상대도수(비율)을 시각화(%)

4) 산점도(Scatter Chart)

두 변수를 좌표(x,y)로 나타냄. 상관관계 분석

5) 줄기-잎(Stem-Leaf Diagram)

- 줄기-잎구조로 데이터 정리 및 구분

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6) 상자수염(Box-Plot) ★중요★

이상치를 확인하기 위해서 5가지 요약

Low, Q1(25%), Q2(50%), Q3(75%), UP

 

 

3. Box Plot을 이해하기 전에....

Box Plot을 이해하기 위해서는 먼저 IQR(4분위 편차) 개념을 공부하고 이해하면 도움이 됩니다. [빅공남! 통계 같이 공부해요] 코너에서 퍼짐정도 측정 기술통계량 내용을 보면 이해할 수 있습니다.

4. Box Plot 이해하기

Box Plot은 먼저 눈으로 사분위 지점을 빠르게 파악을 할 수 있고 이상치가 어느 정도인지 빠르게 판단 할 수 있습니다. 중요한점은 Q3(75%)지점에서 IQR의 1.5배를 더한 값 까지는 정상범위로 본다는 점입니다. 마찬가지로 Q1(25%)지점에서 IQR의 1.5배를 뺸 값까지도 정상범위로 봅니다. 그래서 아래 그림을 보면서 Box Plot 그래프 그리는 방법을 정리해보았습니다.

[Box Plot 그리는 방법]

1) 데이터를 오름차순으로 정렬

2) 사분위수 Q1(25%), Q2(50%), Q3(75%) 찾음.

3) Q1(25%), Q3(75%)지점에서 Box 그리기

4) Box 내부에 Q2(50%) 지점 표시 (Median 표시)

5) IQR(사분위편차) 계산

IQR = Q3(75%) - Q1(25%)

6) Whisper 표시

Upper Whisper = Q3(75%) + 1.5 * IQR

Lower Whisper = Q1(25%) - 1.5 * IQR

7) Whisper에서 벗어난 값들은 이상값으로 따로 표시.

 

5. 시각적 데이터 탐색 마치며...

시각적 데이터 탐색 그래프는 엑셀이 아니라 파이썬에서 그릴 수 있습니다. 기술 통계 영역인 시각적 데이터 탐색은 파이썬 라이브러인 Matplotlib을 통해 그래프를 그려볼 수 있습니다. 통계 포스팅을 마무리하면 파이썬으로 차트를 그리는 방법드로 정리해 나가겠습니다.

 

자세한 내용은 유트브 채널에서 만나요 ^^

 

[빅공남 유트브 채널 바로가기]

[빅공남! 통계 같이해요 바로가기]

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[빅공남! 문과생을 위한 고등수학 13강]


[빅공남통계 - 시각적 데이터 탐색]

https://youtu.be/hKUKuZTCqu4

 

 

 

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