데이터의 종류
데이터의 종류
데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터가 어떤 종류인지 파악하는 것이 중요하다. 왜냐하면 데이터의 종류에 따라 사용할 수 있는 분석 기법이 달라지기 때문이다.
정형 데이터 (Structured Data)
정형데이터의 분류
질적 데이터 (Qualitative Data)
품질, 특성 또는 특성의 유무를 나타내는 비수치적 데이터. 범주형 데이터라고도 불리며, 수학적 계산이 가능하더라도 의미는 없다.
명목형 데이터(nominal data): 순서의 개념이 없다.
서열형 데이터(ordinal data): 순서의 개념이 있다.
양적 데이터 (Quantitative Data)
양이나 수...
test jupyter notebook
import numpy as np
a = np.linspace(0, 10)
a
array([ 0. , 0.20408163, 0.40816327, 0.6122449 , 0.81632653,
1.02040816, 1.2244898 , 1.42857143, 1.63265306, 1.83673469,
2.04081633, 2.24489796, 2.44897959, 2.65306122, 2.85714286,
3.06122449, 3.26530612, 3.46938776, 3.67346939, 3.87755102,
4.0...
sample jupyter notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
data = np.array([1, 2, 3])
plt.plot(data)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f3bd7089690>]
Terminology
기본 용어
변수의 타입
범주형 (categorical data)
명목형 (nominal data)
숫자로 바뀌어도 그 값이 크고 작음을 나타내는 것이 아니라 단순히 범주를 표시
순서형 (ordinal data)
값들 사이에 분명한 순위가 있음
대부분 수치형 자료를 그룹화 하여 순서형 자료로 바꿈
수치형 (numerical data)
이산형 (discrete data)
셀 수 있는 형태의 자료
연속형 (continuous data)
등간형 (interval)
비교할 수 있도록 단위가 정해진 경...
