통계분석 매출 기준비중에 따른 고객수 추출

dls1004 - '통계분석을 활용한 인사이트 도출' 강의 중

매출 상위 0.5% 금액이 왜 3시그마가 되는 건가요?(그냥 표준편차에 대한 개념이라 외우는건지..)

이론에서는 상위 2.5% (매출의 95%의 비중) 까지 나왔고

0.5%에 대한 언급이 따로 없고이바로 개념을 적용하신 것 같아서 질문드립니다.

추가로 교재에 내용에 있는 것 처럼 상위 1%, 같은 상위5%, 10% 이런 식으로 다른 비율로 도출해야할 때에는 어떤 방법을 활용하면 될까요?

(예를들어 누계비율이 아닌 다른 기준으로 설정을 한다던지, 표준편차를 적용하지 않더라도 활용법에 대해 설명해주시면 감사하겠습니다.)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

님의 질문은 데이터 분석과 관련된 학습 콘텐츠에 대한 것으로 보이는데요, 제공된 정보 중에서 곧바로 관련된 내용을 찾을 수 없습니다. 하지만, 일반적인 데이터 분석 이론을 바탕으로 답변드리겠습니다.

매출의 상위 0.5%가 3시그마로 표현되는 것은 정규 분포의 특성에서 비롯됩니다. 정규 분포에서는 데이터의 약 68.2%가 평균에서 표준편차 1시그마 내에, 약 95.4%가 2시그마 내에, 그리고 약 99.7%가 3시그마 내에 위치합니다. 따라서, 매출의 상위 0.5%가 3시그마에 해당한다면 이는 매출 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정했을 때의 이론적 추정일 수 있습니다.

상위 1%, 5%, 10% 등 다른 비율로 매출 등의 데이터를 분석할 때는 분위수(Quantile) 또는 백분위수(Percentile)을 활용할 수 있습니다. 이는 전체 데이터를 백분율로 나눈 값에서 특정 위치의 값을 찾는 방법으로, 데이터의 분포가 정규 분포를 따르지 않을 경우에도 적용 가능합니다. 예를 들어, 상위 5%에 해당하는 값을 찾고자 한다면, 전체 데이터의 95번째 백분위수를 계산하게 됩니다.

누계 비율이 아닌 다른 기준을 설정할 때는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다양한 통계적 방법을 활용할 수 있습니다. 정규 분포를 가정할 수 없는 경우, 비모수적 방법이나, 변환을 통해 데이터를 정규 분포에 가깝게 만든 뒤 분석하는 방법 등이 있습니다.

데이터 분석에는 다양한 접근 방법이 있기 때문에, 학습하고 계신 강의 내용을 바탕으로 추가로 학습하거나, 관련된 더 구체적인 예시와 함께 질문하시면 더욱 도움이 될 수도 있습니다.

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