페르미 추정은 불확실한 상황에서 대략적인 수치를 추정하는 방법론이다. 이 방법은 이탈리아의 물리학자 엔리코 페르미의 이름을 따서 명명되었다. 페르미는 복잡한 문제를 단순화하여 직관적으로 접근하는 능력으로 잘 알려져 있으며, 그의 이러한 접근 방식은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 1940년대에 그는 원자폭탄 개발 과정에서 수많은 대략적인 계산을 수행하며 이 기법을 적용했다.

페르미 추정은 일반적으로 '거칠게 볼 때'라는 원칙에 따라 유사한 문제의 경우 여러 개의 사고 과정을 통해 대략적인 수치를 도출하는 과정을 포함한다. 이 과정에서 필요한 정보는 주로 간단한 수치적 추정이나 직관에 기반해 수집되며, 이를 통해 복잡한 문제를 단계적으로 나누어 해결할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역의 인구 수를 모르더라도 그 지역의 면적과 인구 밀도 같은 기본적인 정보를 통해 대략적인 인구 수를 추정할 수 있다.

이 방법의 효용성은 특히 정보가 부족하거나 불확실성이 높은 상황에서 드러난다. 페르미 추정을 통해 구체적인 데이터를 가지고 있는 것이 아니라도 전체적인 양상이나 경향을 파악할 수 있게 된다. 이런 이유로 과학, 공학, 경제학 등 다양한 분야에서 의사결정을 지원하기 위한 도구로 사용된다. 예를 들어, 천문학자들이 특정한 별의 수를 추정할 때 이 방법을 활용하여 관측 가능한 우주 내 별의 대략적인 개수를 파악할 수 있다.

페르미 추정은 단순히 수치를 도출하는 과정에 그치지 않고, 문제 해결의 구조화된 접근을 통해 사고의 폭을 넓히는 역할도 한다. 이 과정에서 여러 가정과 추정을 통해 문제를 다각도로 분석하게 되며, 이는 창의적 사고를 촉진하는 데 기여한다. 이러한 특성 덕분에 현대의 데이터 과학과 통계 분석에서도 페르미 추정은 중요한 개념으로 자리잡고 있으며, 복잡한 데이터 세트를 다루는 데 유용한 지침으로 여겨진다.