[공학기술]빅데이터 분류 및 활용

빅데이터 분류 및 활용 1. 정형 데이터의 분류와 사례 1) 범주형 데이터와 수치형 데이터의 의미 비교 범주형 데이터(Categorical Data)는 데이터를 특정 범주나 그룹으로 분류하는 데 사용되는 데이터 유형입니다. 각 범주는 고유한 특성이나 속성을 나타내며, 숫자로 표현될 수 있지만 수치 자체에는 의미가 없습니다. 예를 들어, 성별(남/여), 혈액형(A/B/O/AB), 거주 지역(서울/경기/...) 등이 범주형 데이터에 해당합니다. 수치형 데이터(Numerical Data)는 숫자로 표현되며, 수치 자체에 의미가 있는 데이터 유형입니다. 수치 간의 크기 비교, 사칙 연산 등 수학적 계산이 가능합니다. 예를 들어, 나이, 키, 몸무게, 온도, 가격 등이 수치형 데이터에 해당합니다. 범주형 데이터와 수치형 데이터의 핵심적인 차이점은 다음과 같습니다. 표현 방식: 범주형 데이터는 주로 텍스트나 레이블로 표현되지만, 수치형 데이터는 숫자로 표현됩니다. 의미: 범주형 데이터의 숫자는 단순히 범주를 구분하기 위한 것이지만, 수치형 데이터의 숫자는 실제 값을 나타냅니다. 연산 가능성: 수치형 데이터는 사칙 연산 등 수학적 계산이 가능하지만, 범주형 데이터는 일반적으로 불가능합니다. 분석 방법: 범주형 데이터는 주로 빈도 분석, 교차 분석 등을 통해 분석되지만, 수치형 데이터는 평균, 분산, 상관 분석 등 다양한 통계적 분석 방법을 적용할 수 있습니다. 2) 범주형 데이터와 수치형 데이터의 유형과 사례 범주형 데이터 명목형 데이터(Nominal Data): 범주 간 순서나 서열이 없는 데이터입니다. 예시: 혈액형: A형, B형, O형, AB형 성별: 남성, 여성 선호하는 색상: 빨강, 파랑, 노랑 직업: 의사, 변호사, 교사, 엔지니어 자동차 브랜드: 현대, 기아, BMW, 벤츠 순서형 데이터(Ordinal Data): 범주 간 순서나 서열이 있는 데이터입니다. 예시: 만족도: 매우 불만족, 불만족, 보통, 만족, 매우 만족 학…
…