[데이터 분석] 변수 유형 및 용어 정리

[데이터 분석 변수 유형]

1. 독립변수 (Input, X 변수) - 보통 값이 여러 개이기 때문에 대문자 X로 표기한다

현상의 변화를 초래하는 원인이 되는 원인변수

e.g. 날씨, 가격, 광고비 등

 

2. 종속변수 (Target / Output, y 변수) - 보통 값이 하나이기 때문에 소문자 y로 표기한다

모든 현상의 결과가 되는 결과변수

e.g. 판매량, 방문자 수, 수익 등

 

3. 매개변수 (intervening variable)

- 종속변수에 영향을 미치기 위하여 독립변수가 작용하는 시점과 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는 시점의 중간에 나타나는 변수

- 독립변수와 종속변수에 직접적 영향을 주고받음

e.g. 학습 시간(독립변수)이 성적(종속변수)에 영향을 미칠 때, 집중력(매개변수)이 중간 역할을 함

 

4. 통제변수 (control variable)

독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 보다 정확하게 파악하기 위해 통제되는 변수

e.g. 실험에서 동일한 환경(온도, 조명, 실험 시간 등)을 유지하는 경우

 

 

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파생변수 (Derived Variable)

기존 변수들을 조합하여 새롭게 만들어진 변수

데이터 분석에서 피처 엔지니어링(Feature Engineering, 특징 엔지니어링)의 중요한 요소 중 하나이다

e.g. 총 지출(= 단가 × 구매 수량), 평균 속도(= 이동 거리 / 이동 시간)