패턴 식별: 범주형 데이터 예시

게시 됨: 2023-12-21

데이터의 세계가 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있나요? 생각해 보세요. 모든 선택, 모든 선호 사항, 심지어 마지막 온라인 구매까지 모두 데이터입니다. 하지만 단순한 데이터가 아니라 범주형 데이터 입니다.

이 기사에서 우리는 범주형 데이터의 매혹적인 세계에 대해 알아봅니다. 명목형 데이터와 순서형 데이터 에 대해 들어보신 적이 있나요? 아니면 설문조사의 빈도 분포 때문에 머리를 긁적이셨나요?

우리가 도와드리겠습니다. 이 데이터가 간단한 설문 조사 데이터 분석 부터 복잡한 통계 데이터 분석 에 이르기까지 모든 것을 어떻게 지원하는지 살펴보겠습니다.

마지막에는 범주형 데이터가 무엇인지 이해할 뿐만 아니라 이것이 통계 및 데이터 과학과 같은 분야의 중추 역할을 하는 방법도 알게 됩니다.

이것을 데이터 분류 , 교차표 , 심지어 위협적인 카이제곱 테스트의 정글을 통과하는 지도로 생각하십시오.

범주형 데이터 유형
범주형 데이터의 중요성과 적용
범주형 데이터 분석
범주형 데이터 시각화
범주형 데이터 변수
이산형 및 연속형 데이터

범주형 데이터 유형

공칭 데이터

명목 데이터 부터 시작하겠습니다.

이것을 상상해보세요: 당신은 음악 재생 목록을 스크롤하고 있습니다. 록, 재즈, 팝 등이 명목 데이터의 예입니다. 순서나 계층 구조 없이 사물에 라벨을 붙이는 것과 같습니다.

명목 데이터는 이름과 레이블에 관한 것입니다. 데이터의 '무엇'이 아니라 '얼마나'나 '얼마나'가 아닙니다.

명목 데이터의 특성 :

순서 없음 : 카테고리에 특정 순서가 없습니다. 다른 자동차 브랜드처럼 각각은 독립적입니다.
Distinct : 각 카테고리는 고유합니다. 머리 색깔을 생각해 보세요 - 검은색, 금발, 빨간색 등 각각은 그 자체의 세계입니다.

명목 데이터의 예 :

자동차 브랜드 : 세단이나 해치백 중에서 선택하는 것과 같습니다.
머리 색깔 : 미용실에서 선택의 폭이 넓습니다.

서수 데이터

다음은 순서 데이터 입니다. 이건 좀 다릅니다. 여전히 카테고리에 관한 것이지만 이제는 질서가 있습니다. 레스토랑을 평가할 때를 생각해 보세요. 5성급인가요 아니면 그냥 평균인가요? 그것은 순서형 데이터입니다. 순위를 매기는 것입니다.

순서형 데이터의 특성 :

순위 : 카테고리에는 계층 구조나 순서가 있습니다.
상대 : 절대 값보다 관계에 대해 더 많은 것을 알려줍니다.

순서 데이터의 예 :

리커트 척도 : 강력하게 동의하는지, 동의하는지, 중립인지, 동의하지 않는지, 전적으로 반대하는지 묻는 설문조사 질문입니다.
고객 만족도 수준 : 고객이 기뻐합니까, 만족합니까, 아니면 좌절합니까?

범주형 데이터 영역에서는 명목형과 순서형이라는 두 가지 유형이 큰 역할을 합니다. 순서 없이 항목을 정렬하거나(예: 다양한 유형의 데이터) 순위를 매기는 경우(예: 고객 만족도 수준 이해) 이러한 범주를 아는 것은 우리 주변 세계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 마치 퍼즐을 맞추는 것과 같습니다. 각 작품은 독특하지만 모두 더 큰 그림에 들어맞습니다.

범주형 데이터의 중요성과 적용

통계 분석에서의 역할

대기업이나 정부에서는 어떻게 결정이 내려지는지 궁금하신가요? 단순한 추측이 아닙니다. 그것은 범주형 데이터를 이해하는 것입니다.

이 데이터는 통계분석의 비법과 같습니다. 숫자만으로는 할 수 없는 방식으로 이야기를 전달합니다.

다양한 분야에서의 의의 :

사회과학 : 사회적 추세를 이해한다고 상상해 보세요. 범주형 데이터는 인간 행동, 선호도, 신념의 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.
마케팅 : 마케터들은 이런 것을 좋아합니다. 이는 고객을 분류하고 선호도를 이해하며 캠페인을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 이는 사람들이 무엇을 원하는지, 어떻게 행동하는지에 대한 로드맵을 갖고 있는 것과 같습니다.

실제 응용 프로그램

범주형 데이터는 답답한 사무실에서 숫자를 계산하는 사람만을 위한 것이 아닙니다. 이는 일상생활의 일부로서 의사결정에 영향을 미치고 주변 세계를 형성합니다.

사례 연구 및 업계 사례 :

의료 : 의사와 연구자들은 범주형 데이터를 사용하여 질병, 환자 결과, 치료 효능을 분류합니다. 이는 정보에 입각한 의료 결정을 내리는 데 중요합니다.
금융 : 은행 및 금융기관에서는 위험 평가 및 고객 세분화를 위해 이를 사용합니다. 이는 누가 대출금을 상환할 가능성이 있고 누가 그렇지 않은지를 보여주는 수정구슬을 갖는 것과 같습니다.
소매업 : 매장에서 맞춤형 제안을 받은 적이 있나요? 이는 구매 습관과 선호도에 따라 고객을 분류하는 범주형 데이터입니다.

범주형 데이터 분석

방법 및 기법

빈도 분포(Frequency Distribution) : 각 카테고리가 얼마나 자주 발생하는지 계산하는 것입니다. 이는 파티에서 얼마나 많은 사람들이 바닐라보다 초콜릿 케이크를 선호하는지 알아보기 위해 인원수를 조사하는 것과 같습니다.

교차표 : 두 개 이상의 범주를 비교하는 매우 유용한 표라고 생각하십시오. 이는 서로 다른 말 사이의 관계를 확인하기 위해 체스판을 설치하는 것과 같습니다.

카이제곱 테스트 : 두 범주형 변수 사이에 유의미한 관계가 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 좋아하는 음악 유형이 좋아하는 음식과 관련이 있는지 알아내는 것과 같습니다.

분석의 과제

현실적으로 생각해 봅시다. 범주형 데이터를 분석하는 것이 항상 쉬운 일은 아닙니다. 그 과정에서 몇 가지 어려움이 있지만, 배울 수 있는 기회가 아니라면 도전이 무엇일까요?

일반적인 제한 사항 :

때로는 이 데이터가 너무 광범위하거나 모호할 수 있습니다. 몇 가지 색상만으로 세밀한 그림을 그리려는 것과 같습니다.

도전과제 극복 전략 :

한 가지 핵심 전략은 이 데이터를 숫자 데이터와 같은 다른 유형과 결합하는 것입니다. 마치 다양한 맛을 섞어 새로운 요리를 만드는 것과 같습니다.

이러한 방법에 대해 더 깊이 알아보고 싶은 사람이라면 데이터를 시각적으로 표시하는 방법과 같은 리소스를 탐색하면 창의적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 데이터 분석에서 일반적인 문제에 직면한 사람들의 경우 실시간 데이터 시각화에 대해 배우는 것이 데이터가 말하는 내용을 보다 명확하게 파악하는 비결일 수 있습니다.

범주형 데이터 시각화

시각화 기술

이제 모든 범주형 데이터가 확보되었습니다. 이제 무엇을 해야 할까요? 쇼타임이에요! 시각화는 데이터를 시각적인 스토리로 바꾸는 것과 같아서 이해하기 쉽고 보기에 훨씬 더 재미있습니다.

막대 차트 :

이는 데이터 시각화의 고전적인 바위와 같습니다. 각 막대는 카테고리를 나타내며 높이는 해당 카테고리가 얼마나 일반적인지 보여줍니다. 간단하고 메시지를 전달하며 장식이 없습니다.

원형 차트 :

원형 차트를 데이터 시각적 자료의 디저트라고 생각하세요. 이는 전체가 어떻게 다른 범주로 나누어지는지 보여주며, 파이의 각 조각은 범주형 데이터 파이의 조각을 나타냅니다. 맛있고 유익해요!

시각화의 중요성

자, 왜 이 모든 차트와 그래프로 귀찮게 합니까? 범주형 데이터를 생생하게 만들기 때문입니다!

데이터 해석 및 표현에서의 역할 :

시각화는 복잡한 데이터를 누구나 한 눈에 이해할 수 있는 것으로 바꿔줍니다. 마치 외국어를 모국어로 번역하는 것과 같습니다.
또한 데이터를 더욱 매력적으로 제시할 수 있습니다. 숫자와 텍스트만으로 프레젠테이션을 진행하는 것을 상상해 보세요. 잠시 쉬어가는 거죠, 그렇죠? 다채로운 차트를 추가하면 갑자기 모든 사람의 관심이 집중됩니다.

귀하의 아름다운 데이터는 온라인에 게시될 가치가 있습니다

wpDataTables는 그렇게 할 수 있습니다. 반응형 테이블과 차트를 생성하기 위한 최고의 WordPress 플러그인인 데는 그럴만한 이유가 있습니다.

그리고 다음과 같은 작업을 수행하는 것은 정말 쉽습니다.

테이블 데이터를 제공합니다.
구성 및 사용자 정의
게시물이나 페이지에 게시

그리고 그것은 단지 예쁘기만 한 것이 아니라 실용적이기도 합니다. 최대 수백만 개의 행이 포함된 큰 테이블을 만들 수도 있고, 고급 필터 및 검색을 사용할 수도 있고, 편집 가능하게 만들 수도 있습니다.

"그렇습니다. 하지만 저는 Excel을 너무 좋아하고 웹사이트에는 그런 것이 없습니다." 네, 있어요. Excel이나 Google Sheets와 같은 조건부 서식을 사용할 수 있습니다.

귀하의 데이터로도 차트를 만들 수 있다고 말씀드렸나요? 그리고 그것은 단지 작은 부분일 뿐입니다. 당신을 위한 다른 많은 기능이 있습니다.

범주형 데이터 변수

변수 이해

자, 범주형 데이터 변수에 대해 이야기해 보겠습니다. 이들은 데이터 분석 이야기 속 등장인물이며, 각각 고유한 역할을 수행합니다.

명목 및 순서 변수 :

명목변수(Nominal Variables) : 특별한 순서가 없는 기본 라벨과 같습니다. 록, 재즈, 팝 등 장르별로 정렬된 재생 목록을 상상해 보십시오.
순서형 변수 : 순서나 순위가 약간 있습니다. 별 1개부터 5개까지의 영화 등급을 생각해 보세요. 그들은 단지 무엇을 말하는 것이 아니라 얼마나 많은지, 얼마나 적은지도 알려줍니다.

다양한 카테고리에 대한 테스트

이제 데이터가 올바른 내용을 전달하는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 테스트해서!

McNemar Test : 명목변수에 사용되는 특수한 테스트입니다. 이는 하나의 변수(예: 커피 브랜드)를 변경하면 다른 변수(예: 고객 만족도)에 영향을 미치는지 확인하는 것과 같습니다.

Wilcoxon 부호 순위 테스트 : 순서 데이터에 사용되는 이 테스트는 두 개의 관련 샘플을 비교합니다. 이는 새로운 브랜드를 시도하기 전과 후에 사람들의 커피 선호도가 변하는지 테스트하는 것과 같습니다.

이산형 및 연속형 데이터

이산 데이터와 연속 데이터의 구별

이산 데이터(Discrete Data) : 이것은 세부 사항에 관한 모든 것입니다. 재생 목록에 있는 노래의 수나 책상 위에 있는 커피잔의 수와 같이 셀 수 있는 것입니다. 이산형 데이터는 계단의 계단과 같습니다. 각 계단은 서로 분리되어 있습니다.

연속 데이터(Continuous Data) : 이제 연속 데이터를 부드러운 램프처럼 생각해 보세요. 이는 측정에 관한 것이며 범위 내의 모든 값을 취할 수 있습니다. 커피의 온도를 측정한다고 상상해 보세요. 정수만이 아니라 특정 범위 내의 모든 숫자가 될 수 있습니다.

이산형 및 연속형 데이터의 예

실제 사례를 통해 이를 맥락에 맞게 살펴보겠습니다.

이산 데이터의 예 :

어린이 수 : 공원에서 노는 어린이 수를 세는 것과 같습니다.
SAT 점수 : 그 점수는 정해진 숫자이지 중간이 아닙니다.

연속형 데이터의 예 :

무게 : 다양할 수 있으며 어림수일 필요는 없습니다.
키 : 사람의 키를 마지막 밀리미터까지 측정하는 것과 같습니다.

범주형 데이터에 대한 FAQ

범주형 데이터란 무엇입니까?

범주형 데이터는 얼굴에 이름을 붙이는 것과 같습니다. 정보를 카테고리로 그룹화하여 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 음반 가게의 다양한 장르나 음식 앱의 요리 유형과 같이 사물에 라벨을 붙이는 것으로 생각해보세요.

통계에서 범주형 데이터는 어떻게 사용됩니까?

통계에서 범주형 데이터는 그룹과 패턴을 이해하는 데 사용됩니다. 정보를 분류하는 데 사용되며 이는 설문조사나 동향을 연구할 때 매우 유용합니다. 이는 세탁물을 분류하는 것과 같습니다. 조명과 어둠을 분리하면 물건이 더 명확해지고 관리하기가 더 쉬워집니다.

범주형 데이터의 주요 유형은 무엇입니까?

여기에는 명목상과 서수라는 두 가지 주요 별이 있습니다. 명목 데이터는 다른 브랜드처럼 순서가 없는 라벨에 관한 것입니다. 순서 데이터는 별 1개부터 5개까지 영화를 평가하는 것과 같은 순서 계층을 추가합니다. 카테고리가 무엇인지 뿐만 아니라 카테고리 간의 관계도 중요합니다.

범주형 데이터를 정량화할 수 있나요?

예, 하지만 그 나름의 방식으로요. 빈도를 세거나 백분율을 사용하는 것에 관한 것입니다. 설문조사에서처럼 커피보다 차를 더 좋아하는 사람이 몇 명인지 셀 수 있습니다. 측정하는 것이 아니라 분류하고 해당 범주 내에서 계산하는 것입니다.

연구에서 범주형 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

연구에서 범주형 데이터는 질적 측면을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이는 선호도, 행동 및 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다. 마치 도시에 지도가 있는 것과 같습니다. 지도는 연구 환경을 안내하고 사물이 그룹화된 위치와 관련 방식을 보여줍니다.

범주형 데이터를 어떻게 시각화합니까?

범주형 데이터를 시각화하는 것은 명확성에 관한 것입니다. 막대 차트와 원형 차트가 인기 있는 선택입니다. 카테고리를 시각적 스토리로 전환하여 패턴과 관계를 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 복잡한 레시피를 간단하고 흥미로운 요리 동영상으로 바꾸는 것과 같습니다.

범주형 데이터를 분석할 때 일반적인 과제는 무엇입니까?

도전 과제는 무엇입니까? 때로는 너무 광범위하거나 모호할 때도 있습니다. 또한 범주 간의 관계를 찾는 것이 까다로울 수 있습니다. 이는 그림 가이드 없이 퍼즐을 푸는 것과 같습니다. 조각이 맞는다는 것을 알지만 전체 그림을 보려면 기술과 인내가 필요합니다.

범주형 데이터는 숫자 데이터와 어떻게 다릅니까?

범주형 데이터는 책을 장르별로 정렬하는 것과 같은 그룹화 및 라벨링에 관한 것입니다. 수치 데이터는 각 장르의 책 수를 세는 것과 같이 숫자와 수량을 다룹니다. “어떤 유형이요?”라고 묻는 것과는 다릅니다. 그리고 "얼마나?".

범주형 데이터에 어떤 통계 테스트가 사용됩니까?

카이제곱 테스트는 범주 간의 관계를 확인하는 데 널리 사용됩니다. 그런 다음 쌍을 이루는 명목 데이터에 대한 McNemar 테스트가 있습니다. 이는 다양한 작업에 다양한 도구를 사용하는 것과 같습니다. 각 테스트에는 고유한 목적이 있으며 특정 상황에 더 잘 맞습니다.

범주형 데이터는 어떻게 잘못 해석될 수 있나요?

문맥이 무시되거나 범주가 너무 광범위할 때 잘못된 해석이 발생하는 경우가 많습니다. 그것은 책에서 인용문을 뽑아 그 한 줄에서 전체 이야기를 이해하려고 하는 것과 같습니다. 실제 그림을 얻으려면 상황과 세부 사항이 중요합니다.

결론

정리하면, 범주형 데이터는 단순한 레이블과 범주의 묶음이 아닙니다. 세상 데이터의 비밀언어와도 같아서 눈에 잘 띄지 않는 곳에 숨겨진 이야기를 들려줍니다. 마케팅에서 소비자 행동을 이해하는 것부터 연구를 통해 복잡한 사회적 패턴을 해석하는 것까지 모든 곳에 있습니다.

잊지 마세요. 이 데이터는 단순한 통계가 아닙니다. 그것은 우리가 세계의 캔버스를 칠하는 색상으로, 원시 숫자를 생생한 통찰력으로 바꿔줍니다. 막 대형 차트 든 원형 차트 든 데이터를 생생하게 전달하여 관련성이 있고 이해하기 쉽게 만듭니다.