기술적 분석의 개요

“‘Exploratory data analysis’ is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe are not there, as well as those we believe to be there.” by John W. Tukey

기술적 분석? 추세선? 그게 뭐야? 어떻게 그려?

필자와 같은 주린이들은 어느 정도 투자를 한 후, 차트와 이론에 관심을 가지게 된다. 보다 보면 빨간색은 오르고, 파란색은 내리는데, 자세한 정보를 모르는 것이 사실이다. 하지만, 주식의 고수들은 차트에 모든 것이 담겨있다고 하는데, 과연 어떤 게 담겨 있는 것일까?

기본적 분석 - 주식의 내재가치 평가, 과거 분석 미래 예측

기술적 분석 - 거래되고 있는 주가 흐름, 차트를 그려서 분석

주식의 분석엔 크게 두 가지가 있다고 한다. 기본적 분석과, 기술적 분석이다. 필자가 읽고 느낀 점은, '정보를 바탕으로 하느냐' 혹은 '사람들의 심리를 바탕으로 하느냐'라고 느꼈다.

기본적 분석은 말 그대로, 주식의 가치를 보는 것이다. 회사의 상태가 어떤지, 영업이익이 어떤지, 어떤 수익 모델을 가지고 있는지 등을 분석하는 방법이다.

기술적 분석은 기술적으로 주가의 흐름과 차트 등을 분석하는 것이다. 주가 흐름이 떨어지고 있다면, 매도해야 할 것이고, 반등의 기미가 보인다면 다시 매수 타이밍을 봐야 할 것이다. 이렇듯 다른 사람들에 의해 생긴 흐름을 기술적으로 분석하는 것이 기술적 분석이라고 한다.

그 외에도 패턴 분석법이 있다. 패턴 분석법은 어떤 모양 이후에 주가 변동이 이랬더라~라는 과거의 정보를 바탕으로 예상하는 것이다. 인터넷에서 유명한 주식 갤러리 사람들이 좋아하는 방법이 이 패턴 분석법인 것 같다.

추세 분석법은 주가의 흐름, 추세를 분석하는 방법이다. 주가 흐름인 추세를 그려 추세선을 얻은 후, 기술적 분석의 개요 이를 바탕으로 매도/매수하는 방법이다. 추세선을 그리는 방법은 아래와 같다.

상승추세선 끝: 주가가 뚫고 내려옴 -> 매도

하락추세선 끝: 주가가 뚫고 올라감 -> 매수

추세는 우리가 흔히 알듯이 3개로 나눠 부른다. 상승세, 하락세, 그리고 보합세이다. 상승세는 저점의 상승을, 하락세는 고점의 하락을, 그리고 보합세는 큰 변동이 없는 것을 의미한다. 우리가 주목해야 할 곳은 바로 추세선의 끝 부분이다. 상승 추세선의 끝자락에선 상승세가 끝나는 시점이기에, 주식을 파는 것이 바람직하다. 반대인 하락 추세선의 경우 주가가 하락을 끝내고 다시 올라가려는 시점이기에 주식을 매수하는 것이 바람직하다.

좀 더 자세히 설명하자면, 어떤 종목의 주가가 하락하여 지지선에 가깝게 되면, "지난번에 여기서 반등했었는데, 이 정도면 살만 한데?"라는 생각을 하게 된다. 그렇기 때문에 다른 이유가 있지 않은 경우 이전 최저가 근처에서 매수가 많이 걸리고, 지지선 근처에서 주가가 오르는 경우가 많다.

이 반대로 어떤 종목의 주가가 상승하게 되면 주주들은 기분이 좋긴 하지만, "이제 슬슬 팔아야 하나?, 팔고 가격이 내려가면 다시 매수할까?"라는 생각이 들기 시작한다. 이때 많이 팔게 되는 지점이 바로 이전 최고가이다. "기술적 분석의 개요 이 종목은 이 가격이 최고가니까, 이번에 팔아야지"라는 생각을 하는 사람이 많아지고, 그 가격에서 매도가 많이 걸리게 되고, 주가가 꺾이는 경우가 많다.

하지만, 항상 지지선과 기술적 분석의 개요 저항선 사이에서 가격이 변하는 것은 아니다. 어느 순간, 지지선/저항선을 뚫고 주가가 변화하게 된다. 이렇게 되면 이전 지지선이 새로운 저항선이 되고, 이전의 저항선이 새로운 지지선이 된다.

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새만금개발사업에서 수질오염논쟁 분석

• 한국환경사회학회
• 환경사회학연구 ECO
• 환경사회학연구 ECO 제10권 1호

• 2006.06
• 105 - 158 (55 pages)

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본 논문의 목적은 환경갈등과정에서 전문가들간에 전개된 과학기술적 사실에 대한 사회적 구성과 해석 차이를 분석하는 데 있다. 이를 위해 새만금간척사업에서 수질오염을 둘러싼 전문가들간 과학기술논쟁을 분석함으로써, 과학기술적 사실이 전문가들의 신념과 이익체계에 따른 사회적 구성과 해석의 산물임을 밝히고자 한다.
논의의 순서는 다음과 같다. 첫째, 과학기술논쟁의 사회적 구성 및 해석과 관련된 네 가지 접근법(실증주의 접근법, 정치적 접근법, 구조적 접근법, 사회구성적 접근법)을 소개한다. 둘째, 새만금 사례에서 수질오염논쟁과 관련해 ‘수질 예측치’와 ‘오염량 추정치’라는 과학기술적 사실에 대한 전문가들간 계산결과의 차이를 소개한다. 셋째, 이러한 차이의 원인이 전문가들의 사업 찬성과 반대, 개발과 보존이라는 신념과 이해관계의 차이에 따라 과학기술적 사실들을 다르게 해석하고, 구성하기 때문이라는 점을 밝힌다. 전문가들의 과학기술적 사실에 대한 구성과 해석의 내용은 그 대상에 따라 ① 정보의 구성, ② 방법의 구성, ③ 가정의 구성, ④ 해석의 구성, ⑤ 정책선호의 구성 등으로 임의적으로 구분한 후 분석한다. 넷째, 연구의 이론적, 정책적 함의를 정리한다. #사회적 구성주의 #전문가 #새만금개발사업 #social constructionism #expert #Saemangeum Project

한국어 초록
1. 서론
2. 이론적 배경: 과학기술논쟁에 대한 접근법
3. 사례개요: 새만금 사업에서 수질오염논쟁의 쟁점과 참여 전문가
4. 분석: 수질오염논쟁의 사회적 구성
5. 연구의 결론 및 정책적 함의
【참고문헌】
저자소개
ENGLISH ABSTRACT

기술적 분석의 개요

[실전 주식 용어 기술적 분석의 개요 - 기술적 분석]

기술적 분석은 주식시장을 포함한 금융시장을 분석, 예측하는 방법 중 하나로, 기술적 분석은 보통 차트 분석을 이용한다. 기술적

분석은 매매타이밍을 잡을 수 있게 과거 주가 흐름과 패턴을 파악, 분석해서 미래 주가를 예측하기 위함이 목적이며, 주가 형성이

되는 배경은 주가 하락을 예측하는 투자자는 매도, 주가 상승을 예상하는 투자자는 매수를 하면서 주가가 만들어 지는 것이다. 따라서 주가 형성이 되는 과정인 수요와 공급이 나타나는 주가 자체의 차트를 분석해 미래 가격을 예측해본다는 것이 기술적 분석이다.

* 기술적 분석의 장점
- 주가는 심리적 영향도 받기 때문에 기본적 분석만으로 주가를 평가하기에는 한계가 있지만, 기술적 분석은 기본적 분석의 한계를 보완할 수 있는 방법이다.

- 기술적 분석으로 주가의 장기적 추세 예측까지는 힘들지라도 추세의 변화 유무, 변화의 방향은 예측할 수 있다.

* 기술적 분석의 단점
- 기술적 분석은 과거 주가 추세, 패턴이 반복한다는 가정하에 분석하는 방법이기 때문에 기술적 분석의 개요 미래에도 이 패턴이 반복해서 나타날 것이라는 가정은 비현실적이라는 단점이 있다.

- 기술적 분석은 같은 차트를 보고서도 해석이 사람마다 다를 수 있다.

- 기술적 분석으로 하는 매매는 종목의 가치를 배제하고 시장의 변동성에 의지하는 것이기 때문에 변화 원인 분석은 할 수가 없다.

* 추세분석

기술적 분석 중 추세분석은 주가가 일정기간 일정한 추세를 보이며 움직이는 성질을 이용한 기법이다. 차트를 보면 주가는 상승,

하락, 보합 중에서 어느 하나의 추세선을 따라 움직이는 것을 알 수 있는데, 이 추세선은 계속 한 방향으로 지속되는 것이 아니라

계속해 움직이며 새로운 추세선을 형성한다. 이 추세분석을 할때 활용되는 것이 이동평균선으로 추세선, 지지선, 저항선을 통해

* 패턴분석

기술적 분석 중 패턴분석은 추세선이 바뀔 때 나타나는 주가 변동 모형을 미리 정형화해놓고, 실제 나타나는 주가 움직임을 이 모형에 맞춰보면서 미래 주가를 예측하는 기법이다. 대표적인 방법이 서양식 패턴과 일본식 캔들차트다.

* 지표분석

기술적 분석 중 기술적 분석의 개요 지표분석은 현재 시장 수급 상태가 과열권인지, 침체권인지를 파악해 매매시점을 파악하는 기법이다.

지표분석은 크게 추세추종형지표(MACD Sonar)와 추세반전형지표(스토캐스틱, RSI)로 구분할 수 있다. 이 기술적 분석의 개요 외에 거래량관련지표(OBV, VR), 변동성관련지표(볼린저밴드), 시간개념이 없는 지표(삼선전환도, Point & Figure), 시장 Breadth 관련지표(ADL, ADR) 등이 있다.

* 개인투자자들은 기술적 분석을 통한 주식투자를 하는 경우가 대부분이다. 기술적 분석이 단기적인 대응을 할때 활용도가 높기 때문으로 보이는데, 주식투자를 할 때 기술적 분석에만 의존하지 말고 기본적 분석에도 많은 노력을 하는 것이 좋다. 기술적 분석이 주가 흐름을 파악하기에는 분명히 좋은 기법이지만 궁극적으로 주가는 회사의 수익성이나 사업 전망에 의해 결정되기 때문이다.

Daum 블로그

① 주식은 그날그날 기술적 분석의 개요 주가의 변동이 있다. 아무리 횡보추세라고 해도 반드시 조금씩은 움직이게 된다. 회사의 기본가치와 연관해서 생각해보면 대체 어제 오늘 사이, 일주일과 한달사이에 회사 가치에 변동이 있는 것인가? 일주일동안 기술적 분석의 개요 주가가 20% 움직였는데 그렇다면 회사의 가치가 일주일동안 20%나 변동했다는 말인가? 회사의 가치가 일주일동안 20% 씩 변동할 수가 없다. 하지만 주가는 20% 넘게도 움직인다.

② 주식시장이 단순히 수치에 따라 움직이는 것이 아니라 인간의 심리가 결정적으로 작용하기 때문 이다. 그것이 주식의 가격형성에 있어서 수요와 공급의 원리를 이해하여야 한다. 그리고 주식시장이 어려운 이유이다. 시장 참가자들의 심리에 의해 좌우되기 때문에 한명의 개인이 정확한 예측을 할 수 없는 것이다.

③ 증시의 역사가 수백년이 되어도 주식시장의 원리를 완벽하게 깨달은 사람이 없는 기술적 분석의 개요 이유이며 비록 유명한 고수라 하더라도 지혜와 자신의 경험에 의해 주식시장의 움직임을 어느정도 예측할 확률이 더 높을 뿐이고, 그 누구도 주식시장의 움직임을 정확히 알아 맞추지 못하는 이유이다.

④ 왜? 바로 수많은 사람들의 심리에 의해 좌우되기 때문이다. 그리고 이 시장참가자들의 심리에 따른 주가의 변동성(들쭉날쭉하는 움직임)을 이용하는 것 이 기술적 분석이라고 이해하면 된다.

2. 기술적 분석 - 분석의 실체

① 주가는 세가지 (상승추세, 하락추세, 횡보) 형태만을 보인다. 그리고 그 추세의 변화는 수요와 공급의 변동에 의하여 일어난다. 수요가 공급을 기술적 분석의 개요 꾸준히 이기는 국면에서 상승추세가 만들어지는 것이고, 하락추세는 그 반대의 경우. 그리고 수요와 공급 중 어느 한쪽도 상대방을 압도하지 못할 경우 횡보추세가 만들어진다.

② 그렇다면 회사에는 별다른 일이 일어나지도 않았는데 매일 가격이 변동하는 이유는 무엇인까? 그것은 수요과 공급이 그날그날 다르기 때문이다. 어제는 이 주식이 이 가격이면 싸다고 생각되는 사람이 주식을 매수했는데 자고 일어나서 다시 생각해보니 너무 오른것 같아서 파는 사람이 많아지고, 원래 데이트레이더인지라 그날의 이익을 취했다고 생각이 들면 주식을 팔려고 하고, 투자설명회에 갔는데 이 주식이 좋다고 하니까 이유도 모르고 주식을 사고, 차트를 보니 몇일 이동평균선에 근접했는데 그러면 주가가 오르지 않을까 하는 생각이 들어서 주식을 사고 등등. 이러한 여러가지 이유 들이 맞부딪혀 결국 그날그날 주가를 생성해내는 것이다 .

③ 이런 수요와 공급의 변동은 결국은 시장의 움직임을 나타내는 주가차트에 그 결과가 나타나게 된다 . 즉 수요와 공급의 싸움이 아무리 치열했던 간에 기술적 분석의 개요 관계없이 결국은 수요가 이겼는지(주가상승) 공급이 이겼는지(주가하락) 나타나게 된다는 것이다. 이것이 기술적분석가들이 차트에 모든게 나와있으며 차트만 분석해도 주가흐름에 대한 이해와 분석이 가능하다고 하는 것이다.

④ 이것은 정말 편리하고 좋은 방법이라고 할 수 있다. 전체 증시도 그렇고 한 회사도 그렇고 언제나 호재나 악재만 존재하는 것이 아니다. 호재가 있는가 하면 악재도 기술적 분석의 개요 있고 . 또 같은 사실에 대해서도 사람마다 판단하기에 따라 호재로 느낄수도 악재로 느낄수도 있기 때문이다.

⑤ 기본적 분석가에 속하는 시장 전략가나 애널리스트들은 두가지 종류의 사실들을 가지고 이걸 이렇게 보면 좋은 소식인데, 저렇게 보면 또 나쁜 소식이니 애널리스트마다 분석 결과가 다르게 나온다. 그래서 모든 분석가들은 반은 맞고 반은 틀리게 되고 투자자들은 분석가들에 대해 '못믿을 놈들' 이라고 말을 하게 된다.

그런데 이런 결과는 당연한 것이다. 비유를 하자면 "A라는 군대는 장수가 용맹하고 병사들의 사기가 충만하고 군량도 충분하니 이길 것이다" 라고 분석가가 분석을 해도 실제 오늘의 전투에서는 여러가지 이유로 패배를 당할 수도 있는 것이다. 그러면 분석가는 '예상못한 복병을 만났다/ 기습을 당했다' 하며 뒤늦게 패인을 찾게 마련 이다.

⑥ 시장 분석가들은 가능성이 더 높은 쪽으로 베팅을 하는 것과 같다. 좋은 점과 나쁜 점 중에서 좋은 점이 이길 가능성이 더 높을 것 같다고하면 '오를 것이다' 라고 분석을 하는 것이다. 하지만 이 가능성이란 것이 말 그대로 '가능성' 인만큼 정반대의 결과가 나오는 경우가 많고 여기서 기술적 분석가들이 나타나게 되는 것이다. " 우리는 오직 전투의 결과만을 주목한다 " 고 말한다.

⑦ 기술적 분석가들은 차트에 나타난 싸움의 결과, 즉 주가의 움직임만을 보면서 주가의 움직임을 예측하게 된다. 오늘까지의 주가 움직임을 가지고 어떻게 내일의 주가를 예측할까? 그것은 오랜동안 주가의 차트를 관찰했더니 주가차트에 나타나는 주가의 움직임은 일정한 모양이 스스로 반복되는 경향이 있더라 는 것이다. 이것이 기술적 분석의 출발이자 기본 전제이다.

예를 들어, 주가의 저점과 고점을 이으면 추세대라는 것이 만들어지는데 이 추세대의 고점에 주가가 닿으면 주가가 하락하고 저점에 닿으면 주가가 상승하더라. 주가차트의 모양이 이등변 삼각형 모양이면 주가가 상승하더라 하는 식의 모든 기술적 분석은 오랜동안 주가차트를 관찰했더니 그런 모양이 나타나면 주가가 그런식으로 갈 확률이 높더라라는 것이다.

⑧ 핵심은 결국 개인투자자가 신봉하는 기술적 분석이란 것도 경험적으로 확률이 높다는 것이지 반드시 그렇게 된다는 것은 절대로 아니다 라는 것이다. 물론 분석가의 지혜와 경험에 따라서 그 확률이 높아질 수도 있고, 분석가가 이른바 고수냐 아니냐가 갈라지는 것이겠지만 기술적 분석의 분석결과를 100% 맹신해서는 절대로 절대로 안된다 는 점이다.

현재까지 주식시장에 등장한 모든 분석방법과 투자법들은 어디까지나 단기적으로 확률이 높은 쪽에 베팅을 하는 것 이라고 할 수 있다. 따라서 한가지 분석방법을 맹신하는 투자는 분명히 손실을 초래할 수 있다. 아무리 기술적분석에 관한 여러가지 책을 보고 비법을 배워도 아직까지 주식투자로 큰 부자가 되지 못한 이유는 결국 여기에 있다.

데이터 분석의 종류 Revisited

아래 링크는 2015년 12월에 썼던 “데이터 분석의 종류"라는 제목의 글인데, 당시에는 기업 현장에서 다루는 실제 데이터를 분석해 본 경험이 부족했던 터라 다른 사람들의 글을 읽고 스스로 공감할 수 있는 수준에서 정리했던 기억이 난다.

데이터 분석의 종류 Cheat Sheet * HeartCount Blog

데이터를 통해 이해하고자 하는 것 - 데이터에 묻고 싶은 질문의 종류 - 에 따라 데이터 분석 방법을 정해야 합니다. 데이터 분석 방법의 종류와 간단한 설명을 아래에 옮겨 봅니다. 묘사/기술 분석: 인구조사와 같이…

지난 4년 동안 새롭게 깨우친 내용을 더듬어가며 주요 데이터 분석 방법들을 다시 정리해 보았다. 특히, Exploratory Analytics(탐험적 분석) 부분은 아래 상자 안의 예제 데이터와 EDA 실습 도구 링크를 통해 따라해볼 수 있도록 했다.

Descriptive Analytics (기술적 분석):

• 기술적 분석은 데이터를 사실적으로 묘사(describe)하는 일이라고 정의할 수 있다. (테이블 형태로 정리된) 데이터만 있다면 기술적 분석을 통해 What Happened?에 대한 질문에 답할 수 있다.
• 갯수를 집계하고(몇 명이 방문했나?) 평균을 비교하는(지난 분기 상품군별 매출이 얼마였나?) 등 데이터를 요약하여 데이터가 담고 있는 다양한 사실들을 확인하는 일이다.
• 아래는 예제 데이터를 사용하여 주요 대륙들의 1962년~2015년 기대수명을 평균값으로 요약한 바차트이다. 오세아니아 대륙이 76.1세로 평균 수명이 제일 높았다는 “사실”을 확인할 수 있다.

• 시간의 흐름에 따라 인류의 평균 기대수명 역시 꾸준히 증가했다는 “사실”도 확인할 수 있다.

• 서로 다른 그룹(국가별, 연도별)의 평균을 비교하면 필연적으로 차이가 나는데 이 차이가 유의미한 차이인지 아니면 우연의 결과인지, 차이가 어디에서 비롯되는지 등의 질문에 답하려면 평균값을 비교하는 일에서 몇 걸음 더 나아가야 한다.

Exploratory Analytics (탐험적 분석):

• 통상 EDA(Exploratory Data Analysis)라고 일컬어지는 탐험적 분석은 시각적 분석 기법과 도구를 활용하여 데이터의 모양, 분포, 변수들 간의 관계를 차트와 기본적인 통계값(상관계수, 신뢰구간 등)을 활용해 확인하는 일이다.
• 분석 모형을 활용하여 데이터에 담긴 일반화할 수 있는 패턴을 찾는 데이터 모델링(추론, 예측 분석, 가설 검증 등) 작업을 하는 것은 아니고 편견없이 데이터를 요모조모 눈으로 살펴보며 기존에 궁금했던 것을 정량적으로 확인하고, 확인하는 과정에서 새로운 영감을 받고, 또 신박한 의문도 품게 되는 과정이다.
• 탐험적 분석과 기술적 분석 방법 간에 엄격한 경계가 있다기 보다는 탐험적 분석이 전통적 기술적 분석에 모던한 시각적 분석을 결합하여 기술적 분석의 유용성과 자유도를 높였다고 이해하는 편이 맞겠다.
• EDA의 현재적 개념과 방법을 완성한 John W. Tukey의 말을 빌리자면 “EDA는 존재한다고 또는 존재하지 않을 거라 믿고 있는 것을 데이터에서 (시각적으로) 찾고자 하는 유연한 태도이자 의지이다"

“‘Exploratory data analysis’ is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe 기술적 분석의 개요 are not there, as well as those we believe to be there.” by John W. Tukey

EDA: 유의미한 차이

• 대륙간 평균수명을 요약값(평균)이 아닌 분포(아래 그림은 박스플롯)를 통해 비교해보면 평균에 가려져 있던 불확실성(uncertainty)이 들어나게 된다.
• 오세아니아의 경우 평균 수명이 상대적으로 좁은 범위에 오밀조밀 몰려있는 반면, 유럽의 경우 평균수명이 낮은 레코드들(점으로 표현)이 아래쪽으로 넓게 퍼져 있는 것을 육안으로 확인할 수 있다.

• 평균값만 보고도 오세아니아와 유럽 대륙 간에 평균 기대수명에 차이가 난다고 확정적으로 이야기할 수 있다. 그건 fact니깐. 다만, 두 집단 간 평균값에 의미있는 차이가 있냐는 질문에 답하기 위해서는 두 집단의 분포를 함께 고려해야 한다.
• 분포를 보면 평균 뒤에 감추어져 있던 개별 레코드들의 불확실성(변동성, variation)이 드러나게 되며, 주어진 질문에 대해 확정적이 아니라 확률적으로 답해야 한다.
• 이번에는 동일한 분포를 박스플롯이 아니라 95% 신뢰구간(confidence interval)을 통해 비교해 보자. 실무적 차원에서, 서로 다른 집단 간에 95% 신뢰구간이 겹치지 않으면 두 집단 간에 평균값에 의미있는 차이가 있다(=차이가 우연히 발생한 것이 아님)고 이야기할 수 있다.
• 신뢰도(90%, 95%, 99%)가 높아지면 신뢰구간의 폭이 넓어지며, 동일한 신뢰도일지라도 샘플 사이즈가 작을수록 신뢰구간이 넓어지게(불확실성이 커지게) 된다.
• 대부분의 교과서나 통계툴에서 신뢰구간은 t-distribtuion에 기반한 공식을 사용해 계산되지만 최근에는 개선된 컴퓨터 계산 능력을 활용해 bootstrap방식으로 계산하기도 한다.

• 마찬가지로, 두대륙의 평균수명을 확률밀도 그래프(Probability Density Plot)를 통해 비교해 보면, 유럽인들의 기대수명이 오세아니아인들의 분포와 비교해서 왼쪽으로 치우쳐 있음이 확인된다.

EDA: 변수 간 관계

• 기대수명이 다른 변수들과 어떤 관계를 갖는지 살펴보는 일도 EDA의 몫이다. 기대수명(Y)과 일인당 소득(X) 두 변수를 아래처럼 scatterplot(개별 레코드를 X, Y좌표 상에 흩뿌려서 표현하는 시각화 방법)으로 표현하여 두 변수간 상관관계를 확인할 수 있다.
• 아래는 기대수명(Y)과 일인당 소득(X)의 관계를 국가 단위로 묶어서(아래에는 하위그룹으로 표시) 시각화한 결과이다. 데이터셋에는 개별 국가의 레코드가 총 54건(1962~2015년, 각각 연도별 1건씩) 있는데, 국각별 54개의 관측값을 하나의 평균값으로 요약(aggregation)해서 기술적 분석의 개요 하나의 점으로 표현한 차트이다. “평균소득이 높은 국가일수록 오래 사는 경향이 있다.”고 말할 수 있다.

• 이번에는 국가별로 레코드를 묶었던 규칙(하위그룹: Country)을 제거하고 개별 레코드를 건건이 시각화해 보자. 여전히 소득수준이 높아질 수록 기대수명도 증가하는 관계(양의 상과관계)가 보인다.

• 이번엔 개별 국가별로 따로 따로 살펴보자. (우측에 있는 개별 국가명 클릭) 특정 국가(보츠나와)에서는 선형적 양의 상관관계 대신 예외적인(비선형적인) 패턴을 보이기도 한다.

• 보츠나와만 따로 떼어 내어 기대수명을 시계열로 살펴보았다. 아마 일인당 기술적 분석의 개요 국민소득 증대에 의한 기대수명 증가의 효과를 상쇄할 만한 다른 국가적 재난이 있었다고 추측해볼 수 있겠다. (정확한 원인은 우리가 확보한 데이터로는 알 수 없음)

Explanatory Analytics(설명 분석), Inferential Analytics(추론 분석), Causal Analytics(인과 분석), Predictive Analytics(예측 분석)은 다음 번에 좀 더 자세히 다루겠다. 간단히 정리만 하고 글을 마무리하겠다.