데이터 분석의 핵심은 특정 결과에 영향을 미친 요인을 수치화하는 것이다. 현장에서는 분석 목적에 따라 네 가지 핵심 기술이 주로 활용된다.
첫째, 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 분석이다. 이는 구매 여부나 투표 여부 같은 특정 결과에 각 변수가 미치는 영향을 파악하는 데 특화되어 있다. 각 변수의 계수(Coefficient)를 분석해 ‘남성일수록 특정 답변을 선택할 확률이 몇 배 더 높다’는 식의 인과관계를 설명한다.
둘째, 시각적 직관성을 높인 의사결정 나무(Decision Tree) 모델이다. 데이터가 분류되는 과정을 지도 형태로 보여줌으로써 ‘20대 이상이면서 남성인 경우 A를 선택했다‘는 구체적인 의사결정 규칙(Rule)을 한눈에 파악할 수 있게 해준다.
셋째, 최신 머신러닝 모델인 XGBoost/LightGBM과 SHAP(설명 가능한 AI) 기술의 결합이다. 복잡한 데이터 속에서 어떤 항목이 결과에 기여했는지 수치로 뽑아낸다. ’결과의 70%는 성별 때문이고, 20%는 유입 경로 때문이다‘라고 정교하게 답할 수 있어 리포트의 신뢰도를 획기적으로 높인다.
마지막으로 카이제곱 검정(Chi-square Test)은 통계적 유의성을 검증한다. 관찰된 결과의 차이가 단순한 우연인지, 아니면 성별이나 지역에 따른 실제 선호도 차이인지를 'p-value' 지표로 판독해 분석의 오류를 방지한다.
이러한 고도화된 데이터 분석 리포트는 단순한 수치를 넘어 사회적·경제적 활용 가치가 높다. 사회적 측면에서는 정책 수립이나 공공 투표 분석에서 집단 간 선호도 차이의 근본 원인을 규명해, 갈등 조정과 합리적 합의점 도출의 근거로 활용된다. 경제적 측면에서는 기업이 설문 결과를 기반으로 고객 페르소나를 정밀하게 파악해 마케팅 효율을 높이고, 특정 타깃층에 맞춘 상품 개발과 서비스 제공을 가능하게 한다.
결국 LLM(거대언어모델)은 이러한 복잡한 분석 결과들을 인간의 언어로 정교하게 요약하여 최종 리포트를 자동 생성한다. 데이터 업계 전문가는 "설문조사와 투표 상세 분석의 실용성은 결국 원인 파악의 정확도에서 나온다"며 "머신러닝 기술이 결합된 분석 리포트는 향후 합리적인 의사결정을 돕는 사회적 자산이 될 것"이라고 전했다.
[글로벌에픽 이성수 CP / lss@globalepic.co.kr]
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