데이터 과학은 다양한 도구와 기술을 활용하여 데이터를 처리하고 분석하는 것을 중심으로 이루어집니다. 오늘날의 데이터 중심 세계에서 우리는 처리와 해석이 필요한 데이터 유형을 접하게 됩니다. 올바른 데이터 분석과 통계적 해석을 위해서는 다양한 유형의 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 유형에 따라 사용해야 하는 적절한 통계 방법과 작업이 결정됩니다. 다양한 데이터 유형에는 중요한 결론을 도출하기 위해 다양한 분석 및 해석 방법이 필요합니다. 이 글에서 우리는 데이터의 개념과 그 중요성을 탐구하고 실제 사례를 제공하며 데이터를 활용하는 방법을 안내할 것입니다.

측정 수준

데이터 세트를 분석하기 전에 포함된 데이터 유형을 식별하는 것이 중요합니다. 다행히 모든 데이터는 명목형, 순서형, 구간형, 비율 데이터 등 네 가지 범주 중 하나로 그룹화될 수 있습니다. 이를 데이터 유형이라고 부르기도 하지만 실제로는 서로 다른 측정 수준입니다. 측정 수준은 변수가 정량화된 정확도를 반영하며 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있는 방법을 결정합니다.

네 가지 데이터 범주는 항상 구별하기가 쉽지 않으며 대신 각 수준이 이전 수준을 기반으로 구축되는 계층 구조에 속합니다.

데이터에는 네 가지 유형이 있습니다. 범주형은 명목형과 순서형으로 더 나눌 수 있고, 수치형은 구간과 비율로 더 나눌 수 있습니다. 명목 및 순서 척도는 상대적으로 부정확하여 분석하기 쉽지만 덜 정확한 통찰력을 제공합니다. 반면, 구간 척도와 비율 척도는 더 복잡하고 분석하기 어렵지만 훨씬 더 풍부한 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 공칭 데이터 – 명목형 데이터는 성별, 머리 색깔, 동물의 종류 등의 값을 라벨링하거나 명명하여 데이터를 분류하는 기본 데이터 유형입니다. 계층 구조가 없습니다.
• 서수 데이터 – 서수형 데이터에는 사회적 지위 등 순위를 기준으로 '부자', '중간 소득', '가난' 등의 범주로 데이터를 분류하는 작업이 포함됩니다. 그러나 이러한 범주 사이에는 설정된 간격이 없습니다.
• 간격 데이터 – 간격 데이터는 측정된 간격이 포함된 데이터를 구성하고 비교하는 방법입니다. 섭씨나 화씨와 같은 온도 척도는 간격 데이터의 좋은 예입니다. 그러나 간격 데이터에는 실제 0이 없습니다. 즉, 0의 측정값은 여전히 ​​정량화 가능한 측정값을 나타낼 수 있습니다(예: 섭씨 0도는 눈금의 또 다른 지점일 뿐이며 실제로 온도가 존재하지 않는다는 의미는 아닙니다). .
• 비율 데이터 – 가장 복잡한 측정 수준은 비율 데이터입니다. 간격 데이터와 유사하게 측정된 간격을 활용하여 데이터를 분류하고 정리합니다. 그러나 간격 데이터와 달리 비율 데이터에는 실제 0이 포함됩니다. 변수가 0이면 해당 변수가 존재하지 않습니다. 비율 데이터의 대표적인 예는 음수가 될 수 없는 높이 측정입니다.

명목 데이터란 무엇입니까?

명목형 데이터라고도 불리는 범주형 데이터는 연구, 통계, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되는 중요한 정보 유형입니다. 데이터를 분류하고 정렬하는 데 도움이 되는 카테고리 또는 레이블로 구성됩니다. 범주형 데이터의 본질적인 특징은 범주 간에 고유한 순서나 순위가 없다는 것입니다. 대신, 이러한 범주는 분리되고 뚜렷하며 상호 배타적입니다.

예를 들어, 명목 데이터는 자연스러운 순서나 순위 없이 정보를 고유한 레이블이나 범주로 분류하는 데 사용됩니다. 이러한 라벨이나 카테고리는 이름이나 용어를 사용하여 표시되며, 이들 사이에는 자연스러운 순서나 순위가 없습니다. 명목 데이터는 정보의 질적 분류 및 구성에 유용하며, 이를 통해 연구자와 분석가는 수치적 관계를 암시하지 않고 특정 속성이나 특성을 기반으로 데이터 포인트를 그룹화할 수 있습니다.

• 파란색이나 녹색과 같은 눈 색깔 범주는 명목 데이터를 나타냅니다. 각 카테고리는 순서나 순위 없이 서로 다릅니다.
• iPhone이나 Samsung과 같은 스마트폰 브랜드는 명목 데이터입니다. 브랜드 사이에는 계층 구조가 없습니다.
• 자동차나 자전거와 같은 교통수단은 명목 데이터입니다. 그것들은 고유한 순서가 없는 별개의 범주입니다.

명목 데이터의 특성

• 명목형으로 분류되는 데이터는 서로 완전히 분리되고 구별되는 범주로 구성됩니다.
• 명목 범주에 속하는 데이터는 숫자 또는 양적 값이 아닌 설명 레이블로 구별됩니다.
• 어떤 카테고리도 다른 카테고리보다 우월하거나 열등하지 않기 때문에 명목 데이터는 계층적으로 순위를 매기거나 순서를 정할 수 없습니다.

예

다음은 명목 데이터를 사용하여 정보를 고유하고 순서가 없는 범주로 분류하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 자동차 색상: 자동차 색상은 명확한 범주가 있는 명목상의 데이터이지만 고유한 순서나 순위는 없습니다. 각 자동차는 색상 간의 논리적 또는 수치적 연결 없이 하나의 색상 범주에 속합니다.

2. 과일의 종류: 바구니에 담긴 과일 카테고리는 명목상입니다. 각 과일은 계층이나 순서가 없는 특정 카테고리에 속합니다. 모든 범주는 뚜렷하고 개별적입니다.

삼. 영화 장르: 영화 장르는 액션, 코미디 등 카테고리 간 순위가 없기 때문에 명목 데이터입니다. 각 장르는 고유하지만, 이 데이터만으로는 어떤 장르가 다른 장르보다 나은지 말할 수 없습니다.

순서형 데이터란 무엇입니까?

순서형 데이터는 변수를 설명적 범주로 분류하는 정성적 데이터의 한 형태입니다. 그것이 사용하는 카테고리는 높은 것부터 낮은 것까지 일종의 계층적 척도에 따라 순위가 매겨진다는 사실이 특징입니다. 순서형 데이터는 명목형 데이터에 이어 두 번째로 복잡한 측정 유형입니다. 고유한 순서가 없는 명목 데이터보다 복잡하지만 여전히 상대적으로 단순합니다.

예를 들어 순서 데이터는 의미 있는 계층 구조나 순서로 항목을 분류하는 데 사용되는 데이터 유형입니다. 이러한 범주는 학생들 사이의 간격이 동일하지 않더라도 학생들의 다양한 성취, 위치 또는 성과를 비교하고 순위를 매기는 데 도움이 됩니다. 순서형 데이터는 순서가 지정된 선택이나 선호도를 이해하고 상대적인 차이를 평가하는 데 유용합니다.

• 학교 성적: A, B, C와 같은 성적은 성취도에 따라 순위가 매겨진 순서 데이터이지만 성적 사이의 간격은 다양합니다.
• 교육 수준: 고등학교, 학사, 석사와 같은 수준은 교육 수준에 따라 정렬된 순서 데이터이지만 수준 간의 차이가 다릅니다.
• 연공서열: 신입, 중위, 상급과 같은 직위는 서열형 데이터로 계층을 나타내지만, 직위와 업종에 따라 그 격차가 다릅니다.

순서형 데이터의 특성

• 순서형 데이터는 비숫자 및 범주형 데이터 범주에 속하지만 여전히 숫자 값을 레이블로 사용할 수 있습니다.
• 순서형 데이터는 항상 계층 구조에서 순위가 ​​지정됩니다(따라서 '순수'라는 이름이 붙었습니다).
• 순서형 데이터는 순위가 매겨질 수 있지만 해당 값은 균등하게 분포되어 있지 않습니다.
• 순서형 데이터를 사용하면 빈도 분포, 모드, 중앙값 및 변수 범위를 계산할 수 있습니다.

예

다음은 필드와 도메인에서 순서 데이터가 사용되는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 교육 수준: 서수 데이터는 일반적으로 학교, 학사, 석사, 박사 등 교육 수준을 나타내는 데 사용됩니다. 이 레벨에는 순서가 있습니다.

2. 고객 만족도 평가: 데이터를 활용하는 또 다른 사례는 고객 만족도 조사입니다. 이러한 설문조사에서는 응답자들에게 자신의 경험을 나쁨부터 좋음까지 척도에 따라 평가하도록 요청하는 경우가 많습니다.

3. 경제 수업: 중산층, 상류층을 포함한 계층은 순위에 따라 순서형 데이터로 분류될 수 있다.

이러한 예는 필드와 도메인 전반에 걸쳐 순서 데이터가 활용되는 방식을 보여줍니다.

명목 데이터와 일반 데이터