검증

예측과 검증은 데이터 분석의 핵심 요소로, 우리가 미래의 트렌드나 결과를 예측하고 그 예측이 얼마나 정확한지를 평가하는 과정입니다. 이를 통해 기업이나 연구자들은 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예측 모델을 만들고, 그 모델의 성능을 검증하는 것은 데이터 사이언스에서 매우 중요한 단계입니다. 이 글에서는 예측과 검증의 중요성과 각 과정에서 고려해야 할 요소들을 살펴보겠습니다. 정확하게 알려드릴게요!

과학적 방법론은 실험과 이론이 어떻게 상호작용하는지를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 실험을 통해 얻은 데이터는 이론을 검증하거나 수정하는 데 사용되며, 반대로 이론은 실험의 방향성을 제시합니다. 이러한 피드백 루프는 과학적 지식을 발전시키는 핵심 요소로 작용합니다. 이 과정에서 우리는 관찰, 가설 설정, 실험, 분석, 그리고 결론 도출이라는 단계를 거치게 됩니다. 과학의 본질을 깊이 이해하기 위해 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.