Chapter 14: 여러 센서 데이터 비교 분석하기¶

🎯 이 장에서 배우는 것¶

[ ] 두 개 센서 데이터를 동시에 수집할 수 있다
[ ] 데이터 간 상관관계를 발견할 수 있다
[ ] 가설을 데이터로 검증할 수 있다

⏱️ 예상 학습 시간: 1차시

📚 핵심 개념¶

개념: 상관관계¶

비유: "비가 오면 우산 판매가 늘어요" 🌧️☔

두 데이터가 함께 변하는 관계를 상관관계라고 해요.

graph LR A[☀️ 햇빛 증가] --> B[🌡️ 온도 상승] C[🌧️ 비] --> D[☔ 우산 판매↑]

💡 "A가 변할 때 B도 변한다" → 상관관계가 있다!

🔨 따라하기¶

Step 1: 온도 + 조도 동시 측정¶

코드:

import time

for i in range(5):
    temp = sensor.temperature()    # 온도
    light = sensor.light()         # 조도
    print(f"온도: {temp}°C, 조도: {light}")
    time.sleep(2)

실행 결과:

온도: 24°C, 조도: 850
온도: 26°C, 조도: 920
온도: 28°C, 조도: 980

Step 2: 가설 검증하기¶

가설: "햇빛이 들면 온도도 올라간다"

창문에 손전등 비추기 → 조도↑ → 온도도 올라가는지 확인!

📝 전체 코드¶

import time

print("=== 햇빛과 온도 관계 실험 ===")
print("가설: 조도가 높으면 온도도 높다")

for i in range(5):
    temp = sensor.temperature()
    light = sensor.light()
    print(f"[{i+1}] 온도: {temp}°C, 조도: {light}")
    time.sleep(2)

print("실험 완료! 두 값이 함께 변했나요?")

⚠️ 주의할 점¶

실수	해결법
측정 간격이 너무 짧음	2초 이상 여유 두기
환경 변화 없이 측정	손전등으로 빛 변화 주기

✅ 점검하기¶

상관관계란 무엇인가요?

정답 확인

두 데이터가 함께 변하는 관계

조도가 올라갈 때 온도도 오르면?

정답 확인

두 데이터 간 상관관계가 있다

🔗 다음 장 미리보기¶

센서 데이터 비교를 배웠으니, 다음 장에서는 실시간 알림 시스템을 만들어봐요! 🔔