선형 회귀 분석: 당신의 데이터 속 숨겨진 이야기를 찾는 첫 걸음

"광고비를 조금 더 쓰면 매출이 얼마나 늘어날까?"
"오늘 날씨가 더울수록 아이스크림 판매량은 얼마나 오를까?"
혹시 이런 질문을 던져본 적 있나요?

데이터 분석 초보자라면 이런 문제를 해결하기 위해 어디서부터 시작해야 할지 막막할 겁니다.
하지만 걱정 마세요. 오늘은 데이터 분석의 기본 중의 기본, 선형 회귀 분석에 대해 재미있고 쉽게 알아보겠습니다.
이 글을 다 읽고 나면, "아, 데이터를 이렇게 예측할 수도 있구나!" 하고 고개를 끄덕이게 될 거예요.

선형 회귀 분석이란?

선형 회귀 분석은 데이터를 통해 두 변수 간의 관계를 직선으로 설명하는 가장 기본적인 데이터 분석 방법입니다.
쉽게 말해, 한 변수가 변하면 다른 변수가 얼마나 변하는지 예측할 수 있는 도구라고 할 수 있어요.

예를 들어볼게요.

• 광고비를 늘리면 매출이 얼마나 오를까요?
• 주식 거래량이 많을수록 주식 가격은 어떻게 변할까요?
• 코인의 거래량이 늘어나면 코인 가격은 오를까요?

이 모든 질문에 답을 줄 수 있는 것이 바로 선형 회귀 분석입니다.

데이터를 직선으로 설명한다?

쉬운 예로 생각해봅시다.

1. 여러분은 카페에서 일하는 바리스타라고 가정해볼게요.
   날씨가 더울수록 아이스 음료가 더 많이 팔리는 걸 발견했습니다.
2. 날씨(온도)가 높아질수록 아이스 음료 판매량도 증가하더라고요.
   이제 "온도와 판매량" 간의 관계를 데이터로 정리해봅시다.

가상의 데이터 예시

온도(℃)	판매량(잔)
20	10
25	15
30	20
35	25

위 데이터를 보면, 온도가 5℃ 오를 때마다 판매량이 5잔씩 증가하는 걸 알 수 있습니다.
이 데이터를 선으로 나타내면 다음과 같은 그래프가 됩니다.

그래프의 모습

• 가로축: 온도(독립 변수, x)
• 세로축: 판매량(종속 변수, y)
• 결과: 온도가 증가함에 따라 판매량이 직선적으로 증가하는 것을 알 수 있습니다.

수학적으로 표현하면?

이 관계를 수학적으로 나타내면 이렇게 됩니다:

판매량=β0+β1⋅온도

• β0​: 판매량의 시작점, 온도가 0℃일 때 판매량은 몇 잔인지.
• β1​: 온도가 1℃ 올라갈 때 판매량이 얼마나 증가하는지.

위 데이터를 통해, β1​은 1 ℃ 당 1잔의 증가율이라는 것을 알 수 있죠!

왜 선형 회귀를 배워야 할까?

1. 데이터 분석의 첫걸음

데이터 분석의 시작은 변수 간의 관계를 이해하는 것입니다.
선형 회귀는 가장 간단하지만, 데이터 속에 숨겨진 이야기를 풀어주는 강력한 도구입니다.

2. 예측의 기본

단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 미래를 예측할 수 있습니다.
"광고비를 1천 원 늘리면 매출이 2천 원 늘어난다." 같은 결과를 얻을 수 있죠.

3. 실생활에 응용 가능

• 비즈니스: "신상품에 투자하면 수익이 얼마나 늘어날까?"
• 주식 투자: "이 주식의 거래량이 증가하면 가격은 어떻게 변할까?"
• 건강 관리: "운동 시간을 늘리면 체중이 얼마나 줄어들까?"

쉽게 따라하는 선형 회귀 분석

1. 데이터를 준비합니다.

데이터는 여러분의 질문에 따라 달라집니다.
"광고비와 매출", "온도와 판매량", "거래량과 주식 가격" 등 자신만의 데이터를 수집하세요.

2. 산점도로 관계를 파악합니다.

데이터 간의 관계를 시각화하면, 선형 관계인지 확인하기 쉽습니다.

3. 직선을 그려 모델링합니다.

이제 데이터의 패턴을 가장 잘 설명하는 직선을 찾아내는 것이 목표입니다.
이 선은 미래를 예측하는 데 사용됩니다.

실제 사례: 간단한 광고비와 매출 예측

1. 광고비를 늘릴 때 매출이 얼마나 증가할지 알아봅시다.
2. 데이터 예시: 
3.  

   광고비(천 원)	매출(천 원)
   1	3
   2	6
   3	7
   4	10
   5	11

4. 직선으로 표현:
   광고비가 1 증가할 때 매출은 약 2.0 증가합니다.
   기본 공식: 매출=1.0+2.0⋅광고비

선형 회귀 분석, 데이터 분석의 첫걸음

선형 회귀는 데이터 분석의 가장 기본적인 방법이지만, 그 응용 범위는 무궁무진합니다.
이 글을 통해 데이터를 직관적으로 분석하는 첫걸음을 내디뎠다면, 다음 단계에서는 실습을 통해 더 깊이 이해해봅시다.

다음 글 예고

• 데이터를 준비하고 전처리하는 과정을 Python과 함께 배워봅니다.
• 데이터를 "분석할 준비"를 하는 것이 얼마나 중요한지 실습해볼게요!

데이터가 말하는 이야기를 발견하는 즐거움을 느껴보세요. 🚀
궁금한 점은 댓글로 남겨주세요! 😊