Spotfire를 활용한 데이터 분석의 모든 것

댓글 0건 조회 399회 작성일 26-09-22 23:30

상관성 분석은 두 변수 간의 관계를 확인하는 분석 방법으로, 양의 상관관계와 음의 상관관계 형태로 나타난다. Spotfire에서는 Tools → Data Relationships 기능으로 분석 가능하지만, 이번 실습에서는 Scatter Plot 기반으로 진행하였다.

Straight Line Fit은 두 변수의 선형 관계를 직선으로 표현하는 기능으로, 데이터가 얼마나 직선 형태를 따르는지와 변수 간 관계성을 확인할 수 있다. 회귀식을 통해 없는 값 예측과 관계 없는 데이터 제거 등에도 활용 가능하다.

상관계수는 두 변수 간 상관성을 수치로 표현한 값으로, +1에 가까우면 강한 양의 상관관계, -1에 가까우면 강한 음의 상관관계를 나타낸다. 0에 가까운 경우에는 관계가 없음을 의미한다.

결정계수는 회귀식의 적합도를 의미하며, 독립변수가 종속변수에 얼마나 영향을 주는지를 판단하는 기준이다. R²이 1에 가까울수록 쓸모가 있다.

Data Relationships 기능을 사용하면 여러 변수의 관계를 한 번에 분석할 수 있으며, 실제 반도체 분석에서는 다양한 변수 간 상관성을 분석하여 불량 원인을 추적한다.

Data Relationship은 서로 다른 컬럼 간 관계를 분석하는 기능으로, 데이터 타입과 변수 종류에 따라 분석 방법이 달라진다.

Linear Regression은 가장 일반적인 선형 분석 방법으로, 평균 기반 분석과 정규분포 가정을 통해 변수 간 선형 관계를 확인하는 데 사용된다.

Spearman R은 이상치가 많거나 정규분포를 따르지 않을 경우 사용하는 분석 방법으로, 중간값 기반의 Ranking 방식을 사용한다.

p-value는 통계적 유의성을 판단하는 기준으로, 통계적으로 의미 있는 관계 존재를 확인해야 실제 상관성이 있다고 판단한다.

범주형 데이터는 순서 개념이 없는 데이터로, 보통 독립변수(X) 비교 기준으로 사용된다.

ANOVA는 분산분석 방법으로, 여러 그룹 평균 비교와 그룹 간 차이를 확인하는 데 사용된다. 정규분포를 따라야 하며, 집단 간 차이가 존재하는지를 판단한다.

Kruskal-Wallis는 ANOVA의 대체 방법으로, 정규분포 필요 없이 Rank 기반 분석을 수행한다.

Chi Square는 범주형 변수끼리 비교할 때 사용하는 분석 방법으로, 빈도 기반 비교를 수행한다.

라인 유사성은 여러 라인 간 패턴 유사성을 분석하는 기능으로, 특정 추세와 비슷한 라인 탐색과 반대 패턴 탐색 등에 활용된다.

K-means는 비슷한 데이터끼리 그룹화하는 분석 방법으로, 군집 개수 K와 중심 거리 평균을 기준으로 데이터 간 거리를 반복 계산하여 그룹화한다.

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