# [통계 기초] PPDAC model: 데이터 기반 문제 해결 과정 PPDAC 절차는 **Problem(문제 정의) → Plan(계획) → Data(데이터 수집) → Analysis(분석) → Conclusion(결론) 과정**을 거쳐 **체계적으로 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법론**이다. --- ## **1\. PPDAC 개요** | 단계 | 설명 | 예시 | | --- | --- | --- | | **Problem (문제 정의)** | 문제를 구체적으로 정의 | "실업률이란 무엇인가?" | | **Plan (계획 수립)** | 데이터를 어떻게 수집할지 결정 | "실업률을 측정하는 기준과 방법을 정함" | | **Data (데이터 수집)** | 실제 데이터를 수집 | "실업자와 취업자 데이터를 조사" | | **Analysis (분석)** | 수집된 데이터를 활용해 분석 | "실업률 계산 및 시각화" | | **Conclusion (결론 도출)** | 분석 결과를 바탕으로 결론 도출 | "실업률이 증가하는 원인 분석 및 정책 제안" | --- ## **2\. PPDAC 적용 사례** ### **(1) 실업률 분석** #### ✅ **Problem (문제 정의)** * 현재 국내 실업률은 얼마인가? * **실업률의 정의는 무엇인가?** * 한국: **경제활동인구(취업자 + 실업자) 중 실업자가 차지하는 비율**. * **경제활동인구**: 만 15세 이상 중 실제로 수입이 있는 일을 한 사람(취업자) + 일을 하지 않았으나 구직활동을 한 사람(실업자). * **비경제활동인구**(예: 전업주부, 학생, 은퇴자)는 실업률 계산에서 제외됨. #### ✅ **Plan (계획)** * 실업률을 어떻게 측정할 것인가? * 통계청의 고용조사 데이터를 활용. * 성별, 연령대별, 산업별 실업률도 분석. #### ✅ **Data (데이터 수집)** * **한국의 실업률 관련 데이터 수집**: * 통계청, 노동부, 한국은행 등의 공공데이터 활용. * 지역별, 성별, 연령별 실업률 데이터를 확보. #### ✅ **Analysis (분석)** * 실업률 변화를 분석. * 특정 산업(IT, 제조업 등)의 실업률 비교. * 청년 실업률과 중장년 실업률 차이 분석. * 계절적 변동 패턴 확인 (예: 졸업 시즌 이후 실업률 상승). #### ✅ **Conclusion (결론 도출)** * 실업률 상승 원인 분석. * 정부 정책(예: 청년 고용 지원책)의 효과 평가. * 기업의 고용 트렌드 변화 파악. --- ### **(2) 지구상의 나무 개수 추정** #### ✅ **Problem (문제 정의)** * **지구상에는 나무가 몇 그루 있는가?** * **"나무"의 정의는?** * 사람 가슴 높이에서 잰 나무줄기 **지름이 일정 이상**이고 딱딱한 줄기를 가진 식물. * **지름이 일정 이상: 대부분의 국가에서는 10cm 이상을 기준으로 함.** #### ✅ **Plan (계획)** * **나무 개수를 어떻게 측정할 것인가?** * 모든 나무를 직접 측정하는 것은 불가능. * **위성사진 + 지리적 데이터(GIS) + 표본조사**를 활용. * 기후와 지형별로 샘플 지역을 설정해 단위면적당 나무 밀도를 측정. #### ✅ **Data (데이터 수집)** * 약 **43만 개의 tree density 측정 데이터** 확보. * 위성사진 및 GIS 데이터를 활용해 각 지역별 나무 밀도 예측. #### ✅ **Analysis (분석)** * **통계 모델(음이항 회귀분석)**을 사용해 **지구 전체의 나무 개수 추정**. * **변수**: 강수량, 기후, 지형, 토양, 인간 활동 등. * 특정 지역의 나무 밀도를 바탕으로 유사 지역의 데이터를 예측. #### ✅ **Conclusion (결론 도출)** * **지구상의 나무 개수**: 약 **3조 400억 그루** (오차범위: ±1,000억). * **연간 150억 그루의 나무가 사라짐**. * **인류 문명이 시작한 이후 전체 나무의 46%가 감소**. --- ## **6\. 결론: PPDAC 활용의 중요성** PPDAC 절차를 따르면 **데이터를 기반으로 문제를 명확히 정의하고 해결 방법을 체계적으로 분석할 수 있다.** ### ✅ **PPDAC 적용이 중요한 이유** * **명확한 문제 정의** → 애매한 개념(실업률, 나무, 성차별 등)의 정의 필요. * **체계적인 계획 수립** → 어떤 데이터를 수집할지, 측정 방법을 정해야 함. * **데이터 기반 분석** → 감이 아니라 객관적인 수치를 바탕으로 의사결정. * **정확한 결론 도출** → 잘못된 해석(예: 심슨의 역설)을 방지하고 진짜 원인을 파악. > **💡 데이터 분석은 감이 아닌, 체계적이고 논리적인 접근이 필수!**