“경제위기로 눈물짓는 국민에게 단 한 표가 가진 힘, 알고 계신가요?” 급등하는 물가와 불안한 일자리…우리 삶의 온도가 내려간 지금, 후보들의 진짜 실력을 가늠할 대선 tv 토론 일정 시간이 코앞으로 다가왔습니다.누가 미래를 꿰뚫는 해법을 갖췄는지 직접 확인하지 않으면 또다시 후회는 우리의 몫이니까요! ① 한눈에 보는 공식 일정표중앙선거방송토론위원회가 확정한 1차·2차·3차 및 특별 토론 일정입니다.날짜만 기억해 두면 바쁜 평일에도 놓치지 않고 실시간 시청이 가능해요.특히 지상파 3사 동시 중계라 채널 돌릴 걱정 끝! ‘대선 TV 토론 일정 시간’ 검색은 이제 그만, 아래 표에 모두 담았습니다.회차일시주제방송사1차5월 18일(일) 20:00저성장 극복·민생경제SBS특별(비초청)5월 19일(월) ..

유사 응답자 확인은 결측값을 보인 응답자의 전체 패턴을 기준으로 유사한 응답자를 찾아 그 응답값으로 결측을 보완하는 정교한 통계 기법입니다. 실무 사례와 다른 기법과의 비교까지 상세히 설명합니다.1. 응답자의 침묵, 그 뒤를 짐작하다설문 데이터 분석에서 자주 마주치는 현실 중 하나는 결측값입니다. 특히 민감하거나 주관적인 질문일수록, 응답자가 의도적으로 답변을 피하는 경우가 적지 않죠. 문제는 이 공백들이 전체 분석 흐름에 미묘한 왜곡을 일으킬 수 있다는 점입니다.이때 활용할 수 있는 기법 중 하나가 바로 유사 응답자 확인입니다. 이는 결측값을 남긴 응답자의 전체 응답 패턴을 기준으로, 가장 유사한 응답 경향을 보인 다른 응답자를 찾아 해당 문항의 응답값을 채워주는 방식입니다. 단순 평균 대체보다 훨씬 ..

보삽법(interpolation)은 시계열 데이터에서 결측값을 추정하는 대표적인 기법입니다. 이 글에서는 개념, 실무 적용 사례, 선형·스플라인 등 다양한 보간 방식 비교와 주의점까지 상세히 설명합니다.1. 시계열 분석에서 빈칸이란?시계열 데이터는 시간에 따른 변화 패턴을 추적하고 예측하는 데 핵심적인 정보입니다. 그러나 자료 수집 과정에서 간헐적으로 누락이 발생하면 전체 분석 흐름에 장애가 생깁니다. 센서 고장, 통계 집계 누락, 전송 오류 등 다양한 이유로 결측값이 발생하며, 분석가는 이를 적절히 처리해야 합니다.2. 보삽법이란 무엇인가?누락된 값을 주변 값이나 전체 데이터의 흐름에 따라 추정하여 채우는 방식입니다. 영어로는 interpolation이라 불리며, 시계열 데이터의 연속성을 확보하기 위해..

회귀식 예측은 결측값을 채우는 가장 정밀하고 논리적인 방법 중 하나입니다. 이 글에서는 회귀식 예측의 개념을 시작으로, 금융 데이터를 활용한 실무 적용 사례를 상세히 다룹니다. 장점과 한계는 물론, 평균·최빈값·다중 대체 방식과의 비교도 포함됩니다. 데이터 분석에서 예측값 이상의 통찰을 얻고 싶은 분께 권합니다.1. 데이터의 공백, 수학으로 메우다데이터 분석에서 결측값은 피할 수 없는 문제입니다. 누락된 응답, 센서 오류, 전송 문제 등 다양한 이유로 값이 비어 있는 상황은 자주 발생하죠. 이 공백을 어떻게 메우느냐에 따라 분석의 품질이 결정되며, 때론 전체 해석이 바뀌기도 합니다.여러 대체 방식 중에서도 회귀식 예측은 가장 논리적이고 통계적으로 정밀한 접근으로 평가받습니다. 회귀 분석은 본래 변수 간 ..

최빈값 삽입은 결측값 처리에서 간단하고 널리 사용되는 방법입니다. 이 글에서는 개념, 장단점, 실무 사례, 대안 기법과의 비교까지 상세히 설명하며, 실제 경험담을 바탕으로 전략적 적용 기준도 제시합니다.1. 데이터의 빈칸, 그리고 선택의 기로데이터 분석에서 결측값은 마치 일기예보에서 빠진 기온처럼, 전체의 흐름을 파악하기 어렵게 만드는 장애물입니다. 설문조사에서는 응답자가 무응답을 택하는 경우가 있고, 로그 데이터에서는 시스템 오류로 값이 누락되기도 합니다. 이런 결측값을 어떻게 처리하느냐에 따라 분석의 정확도와 신뢰도는 크게 달라질 수 있습니다.이때 자주 등장하는 대안 중 하나가 바로 최빈값 삽입입니다. 이는 변수 내에서 가장 자주 등장한 값, 즉 '최빈값'으로 결측 된 항목을 채우는 방식입니다. 수치..

평균 삽입은 결측값 처리에서 가장 널리 사용되는 방법입니다. 이 글에서는 개념, 통계적 왜곡 가능성, 실무 적용 기준, 대체 방법 비교, 체험담과 철학적 시선까지 깊이 있게 설명합니다.1. 결측값, 시작부터 흔들리는 데이터현실 세계의 데이터는 언제나 완전하지 않습니다. 우리가 수집하고자 하는 정보는 수많은 변수와 상황의 영향을 받기 때문에, 처음부터 끝까지 결측 없이 깔끔하게 구성된 데이터는 사실상 존재하기 어렵습니다. 설문조사에서는 응답자가 민감한 항목에 답변을 건너뛰는 경우도 있고, 현장 인터뷰나 전화조사에서는 특정 항목이 누락되거나 잘못 기록되기도 합니다. 또 센서를 사용하는 실험 환경에서는 전원 문제나 외부 간섭으로 인해 값이 기록되지 않거나 오류가 포함된 값으로 저장되는 경우도 흔하죠.이렇게 분..