실전 데이터 분석 21: 로컬 CSV 데이터 로드 및 타겟 상관관계 분석

📌 강의 개요 (30분 완성)

지금까지는 Seaborn에 내장된 연습용 데이터(Toy Dataset)들을 활용했습니다. 이제부터는 실무 환경과 동일하게 로컬 폴더에 저장된 실제 CSV 파일을 불러와서 분석하는 방법을 배웁니다. 머신러닝 교과서에 단골로 등장하는 ‘레드 와인 품질(Wine Quality)’ 데이터를 통해, 수십 개의 화학 성분 중 와인의 맛을 결정짓는 핵심 단서를 통계적으로 찾아냅니다.

학습 목표:

  • 로컬 데이터 로드 (pd.read_csv): 실무에서 가장 많이 쓰이는 판다스의 CSV 읽기 기능을 마스터합니다.
  • 타겟 상관관계 분석 (.corr()): 수많은 변수 중에서 우리의 목표(Target)인 ‘품질(Quality)’과 가장 관련이 깊은 변수(Feature)를 수학적으로 솎아내는 기법을 배웁니다.
  • 데이터 불균형 (Class Imbalance): 막대그래프(countplot)를 통해 분류 문제에서 데이터가 한쪽으로 치우쳐 있을 때 발생하는 머신러닝의 위험성을 인지합니다.

Step 1: 로컬 CSV 데이터 불러오기 (Overview)

Step 1 데이터 구조 개념도

우리가 사전에 다운로드해 둔 csv_data 폴더 안의 winequality.csv 파일을 판다스로 불러옵니다.

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 설정
plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
sns.set_palette("Set2")

# 로컬 CSV 파일 불러오기 (상대 경로 사용)
df = pd.read_csv('../csv_data/winequality.csv')

# 데이터 구조 및 첫 5행 확인
print(df.info())
display(df.head())

💡 코드 딥다이브 (Code Deep Dive)

주요 컬럼(Columns) 해석:

  • Features (화학 성분, X): fixed_acidity(고정 산도), volatile_acidity(휘발성 산도), citric_acid(구연산), residual_sugar(잔여 당분), chlorides(염화물), alcohol(알코올 도수) 등 11개의 수치형 변수.
  • Target (우리가 예측/분석할 정답, Y): quality (전문 소믈리에들이 블라인드 테스트로 매긴 3점~8점 사이의 와인 품질 점수)

Step 2: 타겟 변수와의 상관관계 분석 (Preprocess)

Step 2 데이터 정제 개념도

“11개나 되는 화학 성분을 전부 다 봐야 할까?” 시간이 금인 데이터 분석가에게 모든 변수를 탐색하는 것은 낭비입니다. 우리는 오직 quality에 영향을 미치는 핵심 단서만 필요합니다.

# 1. 모든 변수 간의 상관계수(-1.0 ~ 1.0)를 계산합니다.
correlation_matrix = df.corr()

# 2. 그중 우리가 궁금한 'quality' 컬럼만 쏙 뽑아서 내림차순 정렬합니다.
quality_corr = correlation_matrix['quality'].sort_values(ascending=False)

print("--- 와인 품질(Quality)과 가장 상관관계가 높은 성분들 ---")
print(quality_corr)

💡 분석가의 통찰 (Analyst’s Insight)

  • df.corr() 결과는 -1(완벽한 반비례)부터 1(완벽한 비례) 사이의 숫자로 나옵니다.
  • 양(+)의 상관관계 1위 (alcohol: 0.476): 알코올 도수가 높을수록 와인 점수가 높게 나오는 경향이 뚜렷합니다.
  • 음(-)의 상관관계 1위 (volatile_acidity: -0.390): 휘발성 산도(식초 냄새를 유발하는 성분)가 낮을수록 와인 점수가 높게 나옵니다.
  • 무의미한 변수 (residual_sugar: 0.013): 와인의 단맛(잔여 당분)은 의외로 전문가들의 품질 평가 점수에 거의 아무런 영향을 미치지 않았습니다! (놀라운 비즈니스 인사이트)

Step 3: 데이터 불균형(Class Imbalance) 파악하기 (Univariate EDA)

Step 3 시각화 개념도

와인의 품질 점수(quality)가 몇 점 대에 몰려 있는지 파악해 봅니다.

plt.figure(figsize=(8, 5))

# 타겟 변수의 빈도수를 막대그래프로 시각화
sns.countplot(data=df, x='quality', palette='viridis')

plt.title('와인 품질 점수(Quality) 분포', fontsize=16)
plt.xlabel('품질 등급 (3점~8점)')
plt.ylabel('데이터 개수 (병)')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)

plt.show()

💡 시각화 차트 읽는 법

  • 막대그래프를 보면 5점과 6점짜리 ‘평범한 와인’이 전체 데이터의 80% 이상을 차지하며, 전형적인 종 모양(정규 분포)을 그리고 있습니다.
  • 반면, 3점(최악)이나 8점(최고급) 와인은 데이터가 극도로 부족합니다.
  • 데이터 분석가의 경고: 나중에 이 데이터로 인공지능(분류 모델)을 학습시키면, AI는 “모르겠으면 대충 5점이나 6점 찍으면 정답률이 80%네?”라는 꼼수를 부리게 됩니다. 이를 데이터 불균형(Class Imbalance) 문제라고 부르며, 실무에서는 아주 치명적인 리스크입니다.

Step 4: 핵심 단서의 시각적 증명 (Multivariate EDA)

Step 4 상관관계 분석 개념도

Step 2에서 수학적으로 찾아낸 양의 상관관계 1위, alcohol(알코올 도수)이 실제로 등급에 따라 어떻게 차이가 나는지 눈으로 증명해 보겠습니다.

plt.figure(figsize=(10, 6))

# X축은 범주형(품질 등급), Y축은 연속형(알코올 도수)을 두어 Boxplot을 그립니다.
sns.boxplot(data=df, x='quality', y='alcohol', palette='coolwarm')

plt.title('와인 품질 등급별 알코올 도수 분포', fontsize=16)
plt.xlabel('품질 등급 (Quality)')
plt.ylabel('알코올 도수 (%)')
plt.grid(True, axis='y', alpha=0.3)

plt.show()

💡 코드 딥다이브 & 인사이트 (매우 중요!)

  • 각 박스의 한가운데를 가로지르는 가로선(중앙값, Median)의 흐름을 잘 따라가 보세요.
  • 5점 와인부터 8점 와인까지 중앙값이 매우 뚜렷하게 위로 올라가는 우상향 계단 형태를 띠고 있습니다.
  • “고급 와인일수록 평균적으로 알코올 도수가 높다”는 상관관계(.corr)가 단순한 숫자가 아니라, 실제 데이터의 밀도 분포(Boxplot)로도 완벽하게 증명되는 순간입니다.

🎯 30분 강의 마무리 및 심화 과제

이제 우리는 내장 데이터셋의 온실을 벗어나, 실무에서 마주칠 수많은 컬럼(.csv)들 속에서 헤매지 않고 .corr()['target']이라는 무기를 통해 가장 중요한 핵심 단서를 단 1초 만에 뽑아내는 기술을 마스터했습니다.

📝 심화 과제 (Advanced Challenge)

  1. 음의 상관관계 증명: Step 4의 코드에서 Y축 변수를 alcohol 대신 음의 상관관계 1위였던 volatile_acidity로 바꾸어 실행해 보세요. 이번에는 품질 등급이 올라갈수록 박스플롯이 명백하게 아래로 내려가는(우하향) 아름다운 계단을 목격할 수 있습니다.
  2. Scatterplot으로 두 단서 합치기: sns.scatterplot(data=df, x='volatile_acidity', y='alcohol', hue='quality')를 그려보세요. X축(휘발성 산도)은 왼쪽으로 갈수록(낮을수록), Y축(알코올)은 위로 갈수록(높을수록) 색상이 진해지는(고급 와인) 2차원적인 데이터 분리 현상을 관찰할 수 있습니다.
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