【 청년일보 】 "내가 투자한 종목이 오를까, 내려갈까? 내일 비가 올까, 안 올까?"

우리는 이처럼 미래를 알 수만 있다면 좋을 것 같은 불확실한 세상 속에서 살고 있다. 앞서 예시로 든 주식에 대해 생각해보자. 사람들은 보통 주식 투자를 할 때 그 종목에 대한 주가 패턴과 현재 동향을 반영해 투자한다. 

하지만 이러한 정성적인 방식으로 투자한 주식이 예측한대로 흘러갈 때도 있지만 그러지 않을 때도 있다. 이때 데이터 분석은 보다 정답에 가까운 예측이 가능하다.

그렇다면 어떻게 데이터를 통해 미래를 예측할 수 있는 것일까?

데이터의 예측은 과거의 자료를 바탕으로 유사하거나 통계적으로 발생할 확률이 높은 것을 예측한다.

예를 들어 사람이 길을 걸어가면 어떠한 길을 걸어갔는지 발자국이 알려주듯 데이터는 그러한 역할이 돼준다. 그리고 우리는 그 발자국을 통해 그 사람의 다음 행적을 유추해볼 수 있다.

이것이 바로 데이터 분석을 통한 예측이며 예측 목적에 따라 기법이 다르다. 판매량, 호감도, 증가율, 수요량 등 예측 시점의 정확한 수치를 예측하는 수치형 예측, 업·다운, 매수·매도, 호감·비호감 등 예측 시점의 범주를 예측하는 범주형 예측이 있다. 

이러한 데이터 분석의 예측 기능은 많은 분야에 적용된다. 제품이 언제 고장이 날지, 고객이 어떠한 서비스를 선호하는지, 해당 고객이 대출을 할지 말지 등 예측 목적에 맞는 데이터의 패턴이나 특성을 읽고 의미 있는 결과를 얻어내 의사결정에 반영한다.

특히 과거에는 1억원의 시간과 노력을 들여야 가능했던 예측 서비스가 빅데이터 기술을 통해 3천만원이면 할 수 있는 기술이 됐다. 앞으로 빅데이터 기술은 많은 사람들이 관심을 갖고 널리 사용하는 기술이 될 전망이다.
 

【 청년서포터즈 6기 우지수 】