AI모델링 핵심 용어 비교 (EDA, CDA, 모델)

 

 인공지능과 데이터 분석이 일상에 깊숙이 들어오면서 EDA, CDA, 그리고 AI모델이라는 용어가 자주 등장합니다. 하지만 이 용어들이 정확히 어떤 의미를 가지고 있으며, 서로 어떻게 다르고 연관되는지 헷갈리는 경우가 많습니다.

 

 이 글에서는 IT 비전공자도 이해할 수 있도록 EDA(탐색적 데이터 분석), CDA(확증적 데이터 분석), 그리고 AI 모델의 개념과 차이를 쉽게 설명하고, 각각이 데이터 분석 과정에서 어떤 역할을 하는지 상세히 알려드립니다.

EDA란 무엇인가? (탐색적 데이터 분석)

 EDA는 "Exploratory Data Analysis"의 약자로, 번역하면 "탐색적 데이터 분석"입니다. 이는 데이터를 수집한 후, 본격적인 모델을 만들기 전에 데이터가 어떤 형태를 가지고 있는지, 어떤 특성이 있는지를 시각화하거나 통계를 이용해 이해하는 과정입니다.

 

 EDA의 가장 큰 목적은 데이터에 숨어 있는 패턴, 이상치, 변수 간의 관계를 찾아내는 것입니다. 예를 들어 고객 나이와 구매 금액 간의 관계를 알아보기 위해 그래프를 그리거나, 결측치나 이상치가 있는지 파악하는 과정을 포함합니다.

 

 실제로 데이터 분석을 진행할 때, EDA는 전체 프로젝트의 70~80%를 차지할 만큼 중요한 단계입니다. 머신러닝 모델의 성능은 EDA의 깊이와 정확도에 따라 달라질 수 있기 때문입니다.

 

 이 과정에서는 주로 파이썬의 pandas, matplotlib, seaborn 같은 라이브러리를 사용하며, 숫자뿐 아니라 시각화를 통해 데이터 특성을 직관적으로 파악하게 됩니다.

 

 예를 들어, A/B 테스트 데이터를 분석하기 전, 각 집단의 수치가 비슷한지, 극단적인 값이 존재하는지 EDA를 통해 먼저 확인해야 합니다. 이 단계에서 놓치는 부분이 있다면, 이후 모델링 과정에서 심각한 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 EDA는 단순한 사전 분석을 넘어, 모델의 성패를 결정하는 핵심 작업이라 볼 수 있습니다.

CDA란 무엇인가? (확증적 데이터 분석)

 CDA는 "Confirmatory Data Analysis", 즉 "확증적 데이터 분석"이라는 뜻입니다. EDA가 열린 사고로 데이터를 관찰하고 탐색하는 과정이라면, CDA는 가설을 세우고 그 가설이 맞는지 통계적으로 검증하는 단계입니다.

 

 예를 들어 “고객의 연령대가 구매 금액에 영향을 미친다”라는 가설을 세운 뒤, 이를 t-검정, 분산분석(ANOVA), 회귀분석 등 통계기법으로 분석하는 것이 CDA입니다. 즉, EDA에서 얻은 인사이트를 CDA에서 수치적으로 검증하여 실제 의미가 있는지를 판단하는 것입니다.

 

 CDA는 보통 과학적 연구나 논문, 그리고 정책 수립과 같은 객관적 판단이 중요한 환경에서 필수적으로 사용됩니다. 또한 통계적 유의성(p-value)을 활용해 결과의 신뢰도를 판단하며, 분석의 오류 가능성을 낮추기 위한 표본 설계와 검정 방법의 선택이 매우 중요합니다.

 

 EDA와 비교할 때 CDA는 더 구조적이고 체계적인 분석 방식으로, 예측과 검증을 통해 '사실 여부'를 판단합니다. 실제 AI 모델 설계에서도 CDA 기반의 검정 결과가 모델 선택이나 하이퍼파라미터 조정에 활용됩니다.

 

 요약하자면, EDA는 데이터를 "이해"하는 과정이고, CDA는 데이터를 통해 "증명"하는 과정입니다. 따라서 두 분석은 경쟁이 아닌, 서로를 보완하는 관계에 있습니다.

AI모델에서 EDA와 CDA의 활용

 AI 모델링을 수행할 때, EDA와 CDA는 단순한 준비 과정이 아니라 모델 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다. 데이터 분석과 모델 학습은 일회성 절차가 아니라, 데이터 이해 → 가설 수립 → 모델링 → 검증이라는 순환 구조를 갖고 있기 때문입니다.

 

 모델 개발 초기 단계에서 EDA는 특성(feature) 선택, 이상치 제거, 데이터 정규화 같은 전처리 작업에 활용됩니다. 이를 통해 모델이 잘 학습할 수 있는 데이터 구조를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 결측값이 많은 변수를 제거하거나, 이상치를 로그 변환하는 등의 작업은 모델의 안정성과 정확도를 높이는 데 큰 영향을 줍니다.

 

 그다음 단계인 CDA는 모델 성능을 수치적으로 평가하는 데 사용됩니다. 예측 정확도 외에도, 통계적 유의성 검정, 신뢰 구간 설정, 모델 간 비교 등을 통해 결과를 해석하고, 객관적인 판단 기준을 제공합니다. 또한 여러 실험군을 비교하는 실험 설계에도 CDA의 접근이 적용됩니다.

 

 요즘에는 AutoML 도구들도 내부적으로 EDA 및 CDA 프로세스를 자동화해 사용하고 있습니다. 하지만 여전히 사람의 해석이 필요한 부분이 많기 때문에, 분석가나 엔지니어가 EDA-CDA의 흐름과 차이점, 역할을 정확히 이해하고 있어야 모델 개발에서 오류를 줄일 수 있습니다.

 

 결론적으로, EDA는 데이터 기반의 인사이트 발견, CDA는 검증 기반의 신뢰 확보, 그리고 AI모델은 이 모든 과정을 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 알고리즘이라고 할 수 있습니다.

 

 EDA는 데이터를 탐색하고 이해하는 과정, CDA는 가설을 검증하고 통계적 신뢰를 확보하는 단계이며, 이 두 가지가 AI모델 개발의 토대를 이룹니다.

 

 단순히 용어로만 기억하는 것이 아니라, 실제로 어떤 흐름에서 어떻게 쓰이는지를 이해하는 것이 중요합니다. IT에 처음 입문하거나, 데이터 분석에 관심 있는 분들이라면 이 글을 바탕으로 실제 데이터 프로젝트에 직접 적용해 보세요. 데이터는 이해할수록 재미있고, 모델은 실습할수록 정확해집니다!