[데이터과학개론] 1. 정형 데이터는 크게 범주형 데이터와 수치형 데이터로 나뉜다.

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• 1. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 비교

  범주형 데이터는 말 그대로 범주, 즉 고정된 여러 개의 분류에 해당하는 데이터를 말한다. 이러한 데이터는 수량화가 어려운 데이터로, 특정 대상이 어느 범주에 속하는지를 나타내는 값들로 구성된다. 예를 들어 성별, 국가명, 색상 등이 이에 해당한다. 범주형 데이터는 주로 명목척도나 서열척도와 같은 비수치적 정보를 제공한다. 반면에, 수치형 데이터는 수량적 정보를 나타내며, 실제 값으로 표현되는 데이터를 의미한다. 수치형 데이터는 이산적 데이터와 연속적 데이터로 나뉘며, 이는 수량화가 가능하고, 수학적 연산을 적용할 수 있는 데이터들이다. 예를 들어, 나이, 키, 무게, 온도 등이 수치형 데이터에 속한다.

• 2. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 분류 및 사례

  범주형 데이터는 명목형 데이터와 서열형 데이터로 나뉜다. 명목형 데이터는 범주 간에 순서나 크기의 차이가 존재하지 않는 데이터를 의미하며, 예를 들어 차량의 색상(빨강, 파랑, 검정)이나 혈액형(A형, B형, O형) 등이 여기에 해당한다. 서열형 데이터는 범주 간에 순서가 존재하는 데이터로, 고객 만족도(매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족)나 교육 수준(초등학교 졸업, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업) 등이 이에 해당한다. 수치형 데이터는 이산형 데이터와 연속형 데이터로 나뉜다. 이산형 데이터는 집안의 자녀 수나 특정 지역에서 태어난 사람의 수와 같이 값들이 떨어져 있는 수치로, 더 이상 쪼갤 수 없는 값을 가지는 데이터이다. 연속형 데이터는 온도나 몸무게, 키 등과 같이 값이 연속적으로 이어질 수 있는 수치로, 두 값 사이에 무수히 많은 값을 가질 수 있다.

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• 1. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 비교

  범주형 데이터와 수치형 데이터는 데이터의 특성과 표현 방식에서 차이가 있습니다. 범주형 데이터는 명목 척도 또는 순서 척도로 표현되며, 특정 범주나 그룹에 속하는 값을 나타냅니다. 예를 들어 성별, 직업, 학력 등이 범주형 데이터에 해당합니다. 반면 수치형 데이터는 등간 척도 또는 비율 척도로 표현되며, 숫자로 나타낼 수 있는 연속적인 값을 의미합니다. 예를 들어 키, 몸무게, 나이 등이 수치형 데이터에 해당합니다. 이러한 차이로 인해 범주형 데이터와 수치형 데이터는 분석 방법과 활용 분야에서 구분됩니다. 범주형 데이터는 주로 빈도 분석, 교차 분석, 로지스틱 회귀 분석 등에 활용되며, 수치형 데이터는 평균, 표준편차, 상관 분석, 회귀 분석 등에 활용됩니다. 따라서 데이터의 특성을 이해하고 적절한 분석 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

• 2. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 분류 및 사례

  범주형 데이터와 수치형 데이터는 데이터의 특성에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 범주형 데이터는 명목 척도와 순서 척도로 구분됩니다. 명목 척도는 단순히 범주를 구분하는 데 사용되며, 성별, 직업, 혈액형 등이 이에 해당합니다. 순서 척도는 범주 간 순서가 있는 데이터로, 학력, 등급, 선호도 등이 이에 해당합니다. 수치형 데이터는 등간 척도와 비율 척도로 구분됩니다. 등간 척도는 단위 간 간격이 일정한 데이터로, 온도, 점수 등이 이에 해당합니다. 비율 척도는 절대적인 0점이 존재하는 데이터로, 키, 몸무게, 나이 등이 이에 해당합니다. 이러한 데이터 유형에 따라 적절한 분석 방법과 통계 기법을 선택해야 합니다. 예를 들어 범주형 데이터는 교차 분석, 로지스틱 회귀 분석 등을 활용하고, 수치형 데이터는 평균, 표준편차, 상관 분석, 회귀 분석 등을 활용할 수 있습니다. 데이터의 특성을 이해하고 적절한 분석 방법을 선택하는 것이 중요합니다.