Day 3 - Data Visualization: Distribution, Correlation, QuickSight, Insights

📌 핵심 정리

• 질문이 차트를 결정한다. 분포는 히스토그램·박스플롯·바이올린, 관계는 산점도·상관 히트맵·페어플롯.
• 앤스컴의 사중주: 통계 요약이 같아도 모양은 전혀 다를 수 있다 → 요약값만 믿지 말고 반드시 그려 본다.
• 피어슨은 선형 관계만 잡는다. 단조 비선형은 스피어만, 일반적 의존성은 상호정보량으로 확인한다.
• QuickSight는 서버리스 BI다. SPICE(인메모리 엔진), ML Insights(이상 탐지·예측·자동 내러티브), Q(자연어 질의)를 기억한다.
• 시각화의 목표는 그림이 아니라 후속 조치다: 치우침 → 로그 변환, 강한 상관 → 다중공선성 처리.

차트 선택: 질문이 차트를 결정한다

정제와 차원 작업을 마쳤다면 다음은 데이터를 눈으로 이해하는 일이다. 좋은 시각화는 요약 통계가 감추는 분포 모양·이상치·관계·군집을 드러낸다. MLS-C01 Domain 2는 "어떤 질문에 어떤 차트인가"와 "시각화·BI는 어떤 AWS 서비스인가"를 함께 묻는다.