DATA 분석의 기초

이번 학습을 통해 데이터 분석의 핵심 개념인 모집단과 표본, 그리고 중심 위치 및 산포에 대한 이해를 깊이 할 수 있었다.

특히, 산포 개념이 중요하다는 점을 실감했다. 데이터가 평균 주변에 얼마나 분포하는지 나타내는 분산과 표준편차 개념을 이해하면서, 단순한 평균값만으로 데이터를 판단하는 것이 위험할 수 있음을 알게 되었다. 또한 변동 계수와 사분위 범위 등 다양한 지표들이 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지 학습하며, 실무에서도 중요한 요소라는 점을 깨달았다.

그러나 아직 통계적인 개념을 실무에 적용하는 방법에 대한 이해가 부족하다는 점을 느꼈다. 단순한 개념 이해를 넘어, 실제 반도체 공정 데이터나 품질 관리에서 어떻게 활용할 수 있는지 더 깊이 있는 학습이 필요하다고 생각한다. 특히, 반도체 수율 개선을 위한 데이터 분석 적용법을 배우고 싶으며, 이를 위해 추가적인 실습과 사례 분석을 해보는 것이 필요할 것 같다.