평균 삽입: 결측값 처리의 시작부터 끝까지

평균 삽입

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 데이터

현실 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 분석의 출발점부터 결측값이 생겨나면, 데이터 분석가는 반드시 '이 빈칸을 어떻게 처리할 것인가'를 고민하게 됩니다. 이 문제는 단순해 보이지만, 전체 분석 결과에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 결코 가볍게 다룰 수 없습니다. 많은 사람들이 이때 가장 먼저 떠올리는 해결책이 바로 평균 삽입입니다. 말 그대로, 결측이 발생한 위치를 해당 변수의 전체 평균값으로 대체하는 방식이죠.

이 방법은 직관적이고 계산도 단순하기 때문에 초보자부터 숙련된 실무자까지 쉽게 활용할 수 있습니다. Excel이나 Python, R 같은 분석 도구에서도 기본 기능으로 포함돼 있고, 대규모 데이터를 처리할 때도 자동화가 간단하다는 장점이 있습니다. 때문에 빠르게 결과를 도출해야 하거나, 결측률이 높지 않은 경우에는 ‘임시방편’ 또는 ‘실용적인 대응책’으로 널리 활용되고 있습니다. 하지만 이 단순함 속에는 반드시 인식하고 넘어가야 할 통계적 리스크도 함께 숨어 있습니다.

2. 단순함의 대가: 왜곡되는 분산

그러나 이 간편함은 자칫 데이터 전체의 분산을 인위적으로 낮추는 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터의 흩어짐 정도가 줄어들면, 통계 분석에서는 실제보다 정적인 패턴이 나타나게 되며, 이는 예측의 정확도와 분석 신뢰도에 큰 영향을 줍니다. 특히 상관관계 분석이나 회귀 분석처럼 변수 간 관계가 핵심이 되는 분석에서는 치명적인 왜곡이 발생할 수 있습니다. 평균이라는 값은 전체 집단의 대푯값일 뿐, 결측이 발생한 개별 사례를 대변하지는 않기 때문입니다.

3. [체험담] '빠르게 끝내자'의 함정

과거 고객 만족도 조사를 분석하던 프로젝트에서, 응답 누락률이 약 8%에 달했습니다. 분석 마감은 촉박했고, 저는 아무런 검토 없이 Pandas의 fillna() 함수를 활용해 평균 삽입을 적용했습니다. 눈으로 보기엔 깔끔한 데이터셋이 되었고, 그래프도 안정적으로 나왔습니다. 그러나 실무 담당자의 피드백은 달랐습니다. “고객 불만이 이렇게 적다고요? 현장 감각과 너무 달라요.”

결국 평균으로 대체한 수치들이 극단적인 응답들을 모두 눌러버렸고, 실제 이탈 고객의 반응이 반영되지 않아 분석 결과가 왜곡된 것이었습니다. 이 경험은 저에게 데이터 전처리 단계에서의 섬세함이 얼마나 중요한지를 절감하게 해 준 계기였습니다.

4. 평균 삽입 외의 대안들

결측값을 채우는 방법은 생각보다 다양합니다. 가장 많이 쓰이는 몇 가지 방법을 표로 정리하면 다음과 같습니다.

방법	설명	장점	단점
평균 삽입	전체 평균으로 결측값 채움	간편, 자동화 쉬움	분산 축소, 이상치 영향 무시
중앙값 대체	중간값으로 대체	극단값 영향 제거	데이터의 패턴 반영 어려움
다중 대체	여러 시뮬레이션 평균 계산	정확도 높고 분석 타당성 향상	복잡하고 시간 소요 큼
모델 기반 예측	회귀 분석, 머신러닝 이용	변수 관계 유지, 예측 정밀	전제 조건 많고 해석 난해

5. 실무에서의 적절한 적용 기준

평균 삽입은 모든 상황에 적합한 만능 열쇠는 아닙니다. 다만 다음과 같은 조건에 해당된다면 고려해 볼 만합니다:

• 결측 비율이 전체의 5% 미만인 경우
• 주요 지표가 단일 변수 중심일 때
• 데이터의 분산보다는 평균적 경향이 중요한 분석
• 응답 누락이 랜덤하게 발생했을 때

이러한 조건에서라면 평균으로 채우는 방식은 빠르고 합리적인 선택이 될 수 있습니다. 다만 분석 목적과 변수의 특성에 따라 신중히 결정해야 하며, 분석 보고서에는 반드시 대체 방식에 대한 설명이 포함되어야 합니다.

6. 수치가 아니라 맥락을 읽는 자세

결측값을 채우는 행위는 단순한 기술이 아니라 ‘해석’의 문제입니다. 평균 삽입이라는 기법이 갖는 단순함에 기대어 모든 데이터를 일률 화한다면, 분석 결과도 피상적으로 흐를 수밖에 없습니다. 분석가는 수치를 완성하는 사람이 아닌, 그 뒤의 의미를 읽어내는 사람입니다. 결측값 하나에도 이야기와 패턴이 숨겨져 있을 수 있다는 점을 기억해야 합니다.

7. 마무리: 평균 삽입은 수단일 뿐이다

이 방법은 여전히 유용하고 널리 쓰이는 기법입니다. 단순하고 빠르게 적용할 수 있는 장점 덕분에, 현업에서는 시간 제약이 있거나 결측값의 비율이 낮은 경우 특히 자주 활용됩니다. 특히 실무자 입장에서는 분석 보고서를 마감해야 할 때, 무거운 대체 알고리즘보다 평균값으로 채워 넣는 방식이 훨씬 간결하고 실용적으로 느껴지곤 하죠.

그러나 이 편리함이 언제나 최선이라는 보장은 없습니다. 평균값으로 채운다는 건 데이터를 '정리'하는 동시에, 본질을 '덮을' 위험도 함께 수반하는 일이기 때문입니다. 눈에 보이는 수치가 매끄럽다고 해서 그 안의 의미까지 진실되게 반영된 것은 아닙니다. 데이터 전처리에서의 한 줄 코드가 전체 분석의 흐름, 방향성, 해석의 관점을 완전히 바꿔버릴 수 있다는 사실은 결코 과장이 아닙니다.

결국 진짜 중요한 것은 숫자 그 자체가 아니라, 그 숫자가 어디에서 왔고, 무엇을 말하려 하는지입니다. 데이터 분석가는 수치를 정제하는 사람이 아니라, 그 너머의 맥락과 이야기를 이해하고 해석하는 역할을 맡고 있습니다. 분석 도구가 발전할수록 우리는 더욱더 질문해야 합니다. “이 값은 왜 비어 있었는가?”, “그 빈칸은 무엇을 말하고 있었는가?” 그리고 “지금 내가 채운 숫자는, 과연 그 이야기를 온전히 담고 있는가?”라고 말이죠.