성남 분당경영고등학교에서 진행한 빅데이터 분석·예측 수업.
성남 분당경영고등학교에서 데이터로 다음 값을 예측해 보는 수업을 진행했습니다.
먼저 말씀드리면, 처음 돌린 예측은 거의 다 빗나갑니다. 실제 값과 한참 떨어진 그래프가 나와요. 학생들이 여기서 당황합니다. 잘못한 줄 알고요.
그런데 이 수업의 알맹이가 바로 그 지점부터입니다. 빗나간 예측을 놓고 무엇을 고칠지 찾는 것. 데이터를 다루는 일은 대부분 그 작업입니다.
운영 개요
학교 · 분당경영고등학교 (학급 단위, 최소 20명)
주제 · 데이터 전처리 · 변수 선택 · 예측 모델 · 오차 확인
시간 · 2차시 80분 또는 3차시 120분
장소 · 일반 교실 (1인 1PC 또는 태블릿 필요)
무엇을 맞힐 것인지부터 정한다
수업은 데이터를 열기 전에 질문을 정하는 것으로 시작합니다. 무엇을 맞히고 싶은가.
이 학교에서는 매출과 날씨를 소재로 잡았습니다. 비 오는 날에 무엇이 더 팔리는지, 요일에 따라 손님 수가 어떻게 달라지는지요. 상경 계열 학생이 많아 이 소재가 잘 붙었습니다.
질문을 먼저 정하는 이유는 분명합니다. 질문이 없으면 데이터를 열어 놓고도 뭘 봐야 할지 모릅니다. 실제로 첫 시도에서 이 순서를 건너뛴 조는 30분 동안 표만 스크롤합니다.
전처리 — 데이터의 대부분은 지저분하다
다음은 데이터를 정리하는 단계입니다. 학생들이 가장 지루해할 것 같은 대목인데 의외로 반응이 좋습니다. 눈에 보이거든요.
빈칸이 있는 줄, 숫자여야 하는데 글자가 들어간 칸, 같은 것을 다르게 적어 놓은 칸. 이런 것들을 하나씩 처리합니다. 지울지, 채울지, 고칠지를 매번 정해야 하는데 정답이 없습니다.
여기서 한 가지를 강조합니다. 어떻게 처리했는지 기록해 두라고요. 나중에 결과가 이상할 때 되짚을 수 있는 유일한 단서가 그 기록입니다.
빈칸과 잘못 들어간 값을 하나씩 정리하는 과정.
어떤 값을 넣을 것인가
모델에 무엇을 넣을지 고르는 단계가 이 수업에서 가장 흥미롭습니다. 넣을 수 있는 값이 열 개쯤 있는데 전부 넣는다고 좋아지지 않습니다.
학생들이 직접 겪습니다. 관계없어 보이는 값을 잔뜩 넣으면 결과가 오히려 흐려져요. 반대로 뻔해 보였던 값 하나를 빼면 예측이 무너지기도 하고요.
그래서 하나씩 넣고 빼면서 확인하게 합니다. 시간이 걸리지만 이 과정을 거친 학생은 "데이터가 많으면 좋다"는 말이 왜 반만 맞는지 알게 됩니다.
그래프에서 오차를 본다
예측 결과는 표가 아니라 그래프로 봅니다. 실제 값과 예측 값을 겹쳐 그리면 어디서 얼마나 빗나갔는지 한눈에 보입니다.
재미있는 것은 빗나가는 자리가 대개 몰려 있다는 점입니다. 특정 요일이라든가, 값이 유난히 큰 구간이라든가요. 학생들이 이걸 발견하면 그때부터 스스로 원인을 찾기 시작합니다.
이 대목에서 저희가 하는 일은 정답을 알려 주는 게 아니라 질문을 되돌려 주는 것입니다. 그 구간에는 무슨 일이 있었을까, 하고요.
실제 값과 예측 값을 겹쳐 보며 오차를 확인합니다.
오차가 줄지 않을 때 보는 세 가지
여러 번 돌려도 나아지지 않는 조가 나옵니다. 그럴 때 순서대로 봅니다.
하나, 데이터가 너무 적은가. 몇십 줄로는 흐름이 잡히지 않습니다.
둘, 한쪽에 치우쳐 있는가. 여름 자료만 있으면 겨울을 못 맞힙니다. 이 대목에서 데이터 편향 이야기가 자연스럽게 나옵니다.
셋, 애초에 맞힐 수 없는 것을 맞히려 하는가. 이게 가장 중요합니다. 데이터에 담기지 않은 원인으로 움직이는 값은 아무리 돌려도 안 맞습니다. 모델을 고칠 문제가 아니라 질문을 바꿀 문제라는 걸 여기서 배웁니다.
맞히는 것만으로 끝나지 않는다
마지막은 짧게 토론합니다. 잘 맞히는 예측이 항상 좋은 것인지요.
사람에 관한 데이터로 무언가를 예측할 때는 이야기가 달라집니다. 누가 성실할지, 누가 잘 갚을지를 예측하는 모델이 과거 기록만 보고 판단하면 과거의 치우침을 그대로 물려받습니다.
고등학생에게 이 대목은 어렵지 않게 걸립니다. 자기가 방금 데이터를 손봤기 때문이에요. 어떤 값을 넣고 뺐는지 스스로 정해 본 학생은, 그 선택이 결과를 바꾼다는 걸 이미 겪었습니다.
수업을 마치며 결과를 정리하는 시간.
담당 선생님이 자주 묻는 것
Q. 파이썬을 배워야 하나요?
아닙니다. 코드를 쓰지 않는 도구로 진행합니다. 정보 교과에서 파이썬을 다루는 반이라면 코드를 쓰는 구성으로 바꿔 드립니다.
Q. 수학이 약한 학생도 따라오나요?
따라옵니다. 계산은 도구가 합니다. 학생이 하는 일은 어떤 값을 넣을지 고르고 결과를 해석하는 쪽입니다.
Q. 데이터는 어디서 가져오나요?
공개 데이터를 씁니다. 학교에서 다루고 싶은 소재가 있으면 미리 알려 주세요. 학과와 이어지는 자료로 바꿔 준비합니다.
Q. 결과물이 남나요?
학생이 만든 그래프와 정리 내용이 남습니다. 발표까지 이어 붙이려면 3차시로 잡는 것이 좋습니다.
프로그램 문의 · 출강 일정 확인
선생님, 아래 세 가지만 알려주시면 프로그램 제안서와 견적을 보내드립니다.
1. 대상 학년과 인원
2. 희망 일정과 차시
3. 실습 공간 여건 (교실 형태, 컴퓨터실 여부, 콘센트)
전화 · 070-8064-0829
메일 · hyedu0829@gmail.com (제안서·견적 요청은 메일이 빠릅니다)
프로그램 목록 · https://hyedu.kr/ko/programs
한양미래연구소 · 경기도 안산시 상록구 한양대학로 55 창업보육센터 204호
