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마케터나 기획자로서 많이 접하는 것이 설문조사 일 것이다. 빅데이터 시대에 무슨 설문조사냐 라고 하겠지만 빅데이터 시대에도 여전히 고객 대상 설문조사, 샘플링은 필요하다. 마케팅 KPI로 많이 활용되는 NPS(Net Promoter Score,순 추천 고객 지수)는 물론이고, 데이터가 존재하지 않을 때 방향성을 잡기 위한 용도로, A/B 테스트에도 설문조사의 모집단과 표본추출의 개념이 포함되어 있다.

«데이터과학 입문» 에서는 빅데이터 시대의 모집단과 표본에 대해서 아래와 같이 서술하고 있다.
1) 얼마나 많은 양의 데이터가 필요한지는 실제로 여러분의 목표가 무엇인가에 달려있다. 일반적인 분석 또는 추론 목표를 달성하기 위해 모든 데이터를 항상 저장할 필요는 없다.
2) 페이스북, 구글, 또는 트위터의 모든 데이터에 접근한다고 하더라도 우리가 그 데이터로부터 발견한 어떠한 추론도 해당 사용자 집단 또는 어떤 특정한 날의 사용자들 이위의 다른 사람들에 대한 결론으로 확대하지는 말아야 한다.

N=all 이 빅데이터의 특징이라고 하지만, 용도에 따라 샘플링이 효율/효과적일 수 있고 현재 가지고 있는 빅데이터도 전체를 대표하는 것이 아닌 샘플링된 데이터일 수 있다는 의미일 것이다.

이번 시간에는 고등학교 수학시간에 배웠던 것 같은
1) 중심극한정리
2) 정규분포
3) 표본오차와 구간추정
등 가장 기본적인 설문조사의 개념에 대해서 알아보는 시간을 가져보자.

여론조사 등 일상생활에서도 많이 접하는 기본개념이니 상식 측면에서 접근해보는 것도 좋을 것 같다.

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