PySpark를 활용한 데이터의 통계 분석 기법

데이터 분석에서 통계 분석은 데이터를 이해하고 모델링하는 핵심적인 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 통계 분석 기법을 살펴보겠습니다.

1. 기초적인 통계량 계산

PySpark를 사용하여 데이터의 기초적인 통계량을 계산하는 방법을 알아봅니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 통계량을 계산하는 방법을 DataFrame API를 통해 살펴볼 것입니다.

from pyspark.sql.functions import mean, stddev, approx_count_distinct

# 평균과 표준편차 계산
mean_val = df.select(mean('numeric_column')).collect()[0][0]
stddev_val = df.select(stddev('numeric_column')).collect()[0][0]

# 중앙값 계산
median_val = df.approxQuantile('numeric_column', [0.5], 0.001)[0]

# 고유값 개수 계산
unique_count = df.select(approx_count_distinct('categorical_column')).collect()[0][0]

2. 상관관계와 공분산 분석

PySpark를 사용하여 데이터의 상관관계와 공분산을 분석하는 방법을 살펴봅니다. 두 변수 간의 상관관계를 계산하고, 공분산을 평가하는 방법을 보여줄 것입니다.

 

# 상관관계 계산
correlation = df.corr('column1', 'column2')

# 공분산 계산
covariance = df.cov('column1', 'column2')

3. 통계 분석 시각화

마지막으로, PySpark를 사용하여 통계 분석 결과를 시각화하는 방법을 소개합니다. matplotlib 라이브러리를 활용하여 히스토그램, 상자 그림 등을 그려볼 것입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 히스토그램 그리기
data = df.select('numeric_column').rdd.flatMap(lambda x: x).histogram(20)
plt.hist(data[0], bins=data[1])
plt.show()

# 상자 그림 그리기
boxplot_data = df.select('numeric_column').rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
plt.boxplot(boxplot_data)
plt.show()

 

4. 가설 검정 (Hypothesis Testing)

PySpark를 사용하여 가설 검정을 수행하는 방법을 알아봅니다. 데이터의 특정 가설을 검증하고, 가설을 기각할지 혹은 채택할지에 대한 통계적 분석을 다룰 것입니다.

from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.stat import ChiSquareTest

# Chi-square 검정 예시
test = ChiSquareTest.test(df, 'feature', 'label')
p_value = test.pValues[0]

5. 통계적 추론 (Statistical Inference)

통계적 추론을 사용하여 표본 데이터로부터 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법을 다룹니다. 평균의 신뢰구간을 계산하거나, t-test를 활용한 두 그룹 간의 차이를 검정하는 등의 내용을 다룰 것입니다.

from pyspark.ml.stat import Summarizer
from pyspark.sql import Row

# 평균의 신뢰구간 계산
mean_val = df.agg({'numeric_column': 'mean'}).collect()[0][0]
stddev_val = df.agg({'numeric_column': 'stddev'}).collect()[0][0]
num_rows = df.count()

confidence_interval = (mean_val - 1.96 * stddev_val / sqrt(num_rows), mean_val + 1.96 * stddev_val / sqrt(num_rows))

 

PySpark를 통한 데이터의 통계 분석은 데이터 과학과 머신 러닝 모델링에 있어서 핵심적인 부분입니다. 이 글을 통해 PySpark를 사용하여 데이터의 통계량 계산, 상관관계 및 공분산 분석, 그리고 통계적 가설 검정과 추론에 대해 살펴보았습니다.

데이터 분석은 끊임없는 탐색과 이해의 과정입니다. PySpark는 대용량 데이터셋에 대한 병렬 처리와 효율적인 분석을 제공하여 데이터 과학자들과 엔지니어들이 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 모델링하는 데에 큰 도움을 주는 강력한 도구입니다.

더 나아가 데이터의 통계 분석을 통해 머신 러닝 모델을 구축하거나 데이터에서 특별한 통찰을 얻는 것이 가능합니다. 통계 분석의 지식과 PySpark의 다양한 기능을 활용하여 데이터에 내재된 패턴을 발견하고, 실제 비즈니스나 연구에 적용하여 가치를 창출하는 일에 도전해보시기를 바랍니다.