데이터의 종류

데이터를 크게 범주형(Categorical)과 수치형(Numerical)으로 나누고, 그 하위 항목까지 쉽게 설명 📊

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1. 범주형 데이터 (Categorical Data)

범주형 데이터는 '분류' 또는 '그룹'으로 나눌 수 있는 데이터입니다. 이 데이터는 어떤 값 사이의 순서나 크기를 비교하는 것이 의미가 없습니다. 예를 들어, '색상'은 '빨강', '파랑', '노랑' 등으로 분류되지만, '빨강'이 '파랑'보다 크거나 작다고 말할 수는 없습니다.

하위 항목:

• 명목형(Nominal): 순서나 등급이 없는 범주형 데이터입니다. 단순히 이름을 붙여 분류만 가능합니다.
  • 예시: 성별 (남, 여), 혈액형 (A, B, O, AB), 결혼 상태 (미혼, 기혼), 상품 종류 (전자기기, 의류, 식품)
• 순서형(Ordinal): 범주 간에 순서나 등급이 있는 데이터입니다. 하지만 그 순서 사이의 간격이 일정하지 않거나 의미가 없습니다.
  • 예시: 학점 (A, B, C, F), 만족도 (매우 만족, 만족, 보통, 불만족), 옷 사이즈 (S, M, L, XL), 시험 등급 (1등급, 2등급, 3등급)

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2. 수치형 데이터 (Numerical Data)

수치형 데이터는 숫자 형태로 표현되며, 양(quantity)이나 측정값(measurement)을 나타냅니다. 사칙연산이 가능하고, 값들 사이의 순서와 크기를 비교하는 것이 의미 있습니다.

하위 항목:

• 이산형(Discrete): 셀 수 있는, 정해진 값들로 이루어진 데이터입니다. 일반적으로 정수 형태를 띱니다.
  • 예시: 가족 수 (1명, 2명, 3명), 상품 판매 개수 (10개, 20개), 주사위 눈금 (1, 2, 3, 4, 5, 6), 학생 수
• 연속형(Continuous): 무한한 값을 가질 수 있는 데이터입니다. 측정에 의해 얻어지며, 소수점 이하의 값도 가질 수 있습니다.
  • 예시: 키 (175.5cm), 몸무게 (72.3kg), 온도 (25.7°C), 시간 (3.14159초)