1. 데이터 과학 기초 이해

 

변수와 상수

데이터 분석과 통계에서 '변수'와 '상수'는 데이터의 기본 구성 요소입니다. 변수(variable) 는 값이 변할 수 있는 양을 의미하며, 데이터를 수집하는 과정에서 다양한 값을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 설문조사에서 응답자의 나이나 소득은 각 응답자마다 다를 수 있으므로 변수입니다.

반면에, 상수(constant) 는 모든 경우에 걸쳐 동일하게 유지되는 값입니다. 예를 들어, 원주율 π(3.14159...)는 수학적 계산에서 상수로 사용됩니다.

측정 척도: 데이터의 유형 이해

데이터를 분석할 때는 적절한 측정 척도를 이해하는 것이 중요합니다. 측정 척도는 크게 네 가지로 나뉩니다:

1. 명목척도 (Nominal Scale): 데이터를 범주화하여 이름을 붙이는 척도입니다. 예를 들어, 성별(남자, 여자), 혈액형(A, B, AB, O) 등이 이에 해당합니다. 명목척도는 순서나 크기의 의미가 없습니다.
2. 순서척도 (Ordinal Scale): 명목척도와 마찬가지로 데이터를 분류하지만, 순서나 등급을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 설문조사에서 '매우 만족, 만족, 보통, 불만족, 매우 불만족'과 같은 응답이 순서척도입니다.
3. 구간척도 (Interval Scale): 순서가 있으며, 척도 간의 간격이 일정합니다. 하지만 절대적인 '0'의 의미는 없습니다. 온도(섭씨, 화씨)가 대표적인 예입니다.
4. 비율척도 (Ratio Scale): 구간척도와 유사하지만, 절대적인 '0'의 의미가 있는 척도입니다. 길이, 무게, 시간 등이 여기에 해당합니다. 비율척도는 데이터 간의 비율도 의미가 있어 가장 많은 정보를 제공합니다.

빅데이터와 3V

'빅데이터'는 전통적 데이터 관리 기술로는 다루기 어려운 크기, 속도, 다양성을 가진 데이터 집합을 의미합니다. 빅데이터를 설명할 때 흔히 3V라는 용어가 사용됩니다:

1. Volume (양): 데이터의 양이 매우 방대합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 사이트에서 매일 생성되는 데이터는 테라바이트를 넘어설 수 있습니다.
2. Velocity (속도): 데이터가 매우 빠른 속도로 생성되고 처리되어야 합니다. 실시간 트래픽 정보 분석이 이에 해당합니다.
3. Variety (다양성): 구조화된 데이터뿐만 아니라 비구조화된 데이터(텍스트, 비디오, 이미지 등)도 포함됩니다.

빅데이터는 이러한 특징으로 인해 기업이나 연구에서 매우 중요한 자원이 되고 있으며, 적절한 분석을 통해 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

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이처럼 데이터 과학의 기초를 이해하는 것은 데이터의 올바른 해석과 활용에 필수적입니다. 변수와 상수, 다양한 측정 척도의 이해, 그리고 빅데이터의 3V는 모두 데이터를 다루는 데 있어 기초적이면서도 필수적인 지식입니다. 데이터 과학과 관련된 더 많은 깊이 있는 분석을 위해서는 이러한 기본적인 이해가 선행되어야 합니다.