박스 플롯(Box Plot): 데이터 분포를 시각화하는 강력한 도구

데이터 분석에서 시각화는 데이터를 이해하고 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘은 **박스 플롯(Box Plot)**에 대해 알아보고, 이를 활용하여 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 또한, 실제 업무에서 활용할 수 있는 예제를 통해 이해를 돕겠습니다.

Table of Contents

박스 플롯이란?

박스 플롯은 데이터의 분포와 이상치를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 아래 이미지는 박스 플롯의 기본 구조를 시각적으로 보여줍니다:

이는 데이터의 다섯 가지 주요 요약 통계치를 시각적으로 표현합니다: 데이터의 분포와 이상치를 한눈에 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 이는 데이터의 다섯 가지 주요 요약 통계치를 시각적으로 표현합니다:

최소값 (Minimum): 이상치를 제외한 데이터의 최솟값
제 1사분위수 (Q1): 하위 25% 데이터의 값
중앙값 (Median): 데이터의 중간값
제 3사분위수 (Q3): 상위 25% 데이터를 포함하는 값
최대값 (Maximum): 이상치를 제외한 데이터의 최댓값

추가로, 박스 플롯은 데이터의 이상치(Outlier)도 시각적으로 표시해줍니다.

박스 플롯은 언제 사용하는가?

박스 플롯은 아래와 같은 상황에서 매우 유용합니다:

데이터 분포 비교: 예를 들어, 여러 연령대의 평균 월급을 시각적으로 비교할 때 유용합니다. 이 경우 각 연령대의 데이터 분포와 중앙값 차이를 쉽게 파악할 수 있습니다.
이상치 탐지: 생산 공정 데이터에서 특정 기계의 출력 값이 다른 기계들과 비교해 얼마나 벗어나는지 확인할 때 사용할 수 있습니다.
요약 통계 확인: 마케팅 캠페인 데이터에서 각 채널별 클릭 수의 분포를 요약하여 캠페인 효과를 분석할 때도 적합합니다.

특히, 다중 그룹 비교가 필요하거나, 특정 그룹의 이상치가 분석에 영향을 미치는지 확인하고 싶을 때 강력한 도구가 됩니다. 예를 들어, HR 데이터에서 직무별 지원 건수를 비교하거나, 특정 직무에서 유난히 높은 지원 건수가 있는지 확인할 때 박스 플롯을 활용할 수 있습니다.

실제 업무 예제: 구직자 연령대별 지원 건수 분석

시나리오

HR 플랫폼에서 연령대별 구직자들이 특정 직무에 얼마나 지원했는지 분석하고자 합니다. 이를 통해 각 연령대의 지원 건수 분포를 비교하고, 특정 연령대에서 이상치가 발생했는지 확인하려고 합니다.

데이터 예제

다음은 연령대별 지원 건수 데이터입니다. 아래 박스 플롯 시각화에서 각 연령대의 데이터 분포를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 30대의 이상치로 나타난 50건이 다른 연령대와 어떻게 차별화되는지 시각적으로 나타납니다: 지원 건수 데이터입니다:

연령대	지원 건수
20대	15, 18, 20, 22, 23, 27, 35
30대	10, 12, 15, 15, 18, 20, 50
40대	5, 8, 10, 12, 15, 15, 20
50대	3, 5, 8, 10, 12, 12, 15

박스 플롯 시각화 예시

Python 코드

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 준비
age_groups = ['20대', '30대', '40대', '50대']
data = [
    [15, 18, 20, 22, 23, 27, 35],  # 20대
    [10, 12, 15, 15, 18, 20, 50],  # 30대
    [5, 8, 10, 12, 15, 15, 20],    # 40대
    [3, 5, 8, 10, 12, 12, 15]      # 50대
]

# 박스 플롯 생성
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(data, labels=age_groups, patch_artist=True)
plt.title('연령대별 지원 건수 분포', fontsize=14)
plt.xlabel('연령대', fontsize=12)
plt.ylabel('지원 건수', fontsize=12)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

결과 해석

박스 플롯을 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다:

20대와 30대의 분포 차이: 20대의 지원 건수는 비교적 고르게 분포되어 있으며, 30대는 50건의 이상치가 확인됩니다. 이러한 이상치는 특정 직무에서 과도한 관심이 집중되었을 가능성을 시사하며, 해당 직무의 특성과 지원 경향을 추가로 분석해야 합니다.
연령대별 중앙값 비교: 40대와 50대의 중앙값이 유사하지만, 분포 폭은 40대가 더 큽니다. 이는 40대 구직자의 지원 패턴이 더 다양하다는 것을 나타낼 수 있습니다.
이상치 탐지: 30대의 50건은 다른 값들과 동떨어져 있으며, 특정 이벤트(예: 한정된 공고, 특별 채용 공지)로 인해 발생했을 가능성이 있습니다. 이는 캠페인 효과 분석이나 특정 채널의 영향 평가에 중요한 힌트를 줄 수 있습니다.

정리

박스 플롯은 간단하지만 강력한 시각화 도구로, 데이터의 분포와 이상치를 파악하는 데 유용합니다. 특히 여러 그룹의 데이터를 비교하거나, 데이터의 이상치를 탐지하는 데 탁월한 도구입니다.

장점

데이터의 요약 통계치를 시각적으로 쉽게 확인 가능
이상치 탐지에 유용
여러 그룹 간 비교를 직관적으로 수행 가능

단점

데이터의 크기나 구체적인 값을 알기 어려움
이상치가 많을 경우 해석이 어려울 수 있음

위와 같은 HR 플랫폼 사례뿐만 아니라, 마케팅, 제품 분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 여러분도 데이터를 시각화할 때 박스 플롯을 활용해보세요!

박스 플롯은 간단하지만 강력한 시각화 도구로, 데이터의 분포와 이상치를 파악하는 데 유용합니다. 위와 같은 HR 플랫폼 사례뿐만 아니라, 마케팅, 제품 분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 여러분도 데이터를 시각화할 때 박스 플롯을 활용해보세요!