Posted by 오늘은 데이터 사이언스의 핵심 개념 중 하나인 ‘데이터의 객체(Data Object)와 속성(Attributes) 유형’에 대해 알아보고자 한다.
데이터 객체란?
데이터 객체(Data Object)는 관찰, 측정, 또는 수집된 항목 또는 사례를 말한다.
이는 데이터 분석의 기본 단위로서, 데이터베이스에서는 ‘레코드’나 ‘행’으로 표현된다.
예를 들어, ‘애플’의 주가를 살펴본다면 애플의 하루, 하루가 하나의 데이터 객체가 된다.
속성 유형의 이해
데이터 객체는 여러 속성(Attributes) 또는 변수(Variables)를 가지고 있다. 이러한 속성은 데이터를 구체적으로 설명해주는 다양한 특징들이며, 속성 유형은 크게 다음과 같이 나뉜다.
예를 들어, ‘애플’의 주가를 살펴보면, ‘시가(Open)’, ‘종가(Close)’, ‘거래량(Volume)‘, ‘변동(Change)’, ‘시총(M. Cap)‘등의 정보가 데이터의 속성이 된다.
명목형(Nominal) 속성
- 이름, 라벨, 또는 카테고리로 구분되는 속성이다.
예: 성별(남성, 여성), 혈액형(A, B, AB, O)
서열형(Ordinal) 속성
- 순서 또는 등급이 있는 속성이지만, 간격의 크기는 균일하지 않다.
예: 교육 수준(고등학교 졸업, 대학 졸업, 석사, 박사)
구간형(Interval) 속성
- 수치형으로, 간격의 크기가 동일하지만 절대적인 ‘제로’ 포인트가 없다.
예: 온도(섭씨, 화씨)
비율형(Ratio) 속성
- 구간형과 비슷하지만 절대적인 ‘제로’ 포인트가 있는 수치형 속성이다.
예: 몸무게, 수입, 거리
데이터 속성 유형의 중요성
데이터의 속성 유형을 이해하는 것은 데이터 분석 및 모델링에 있어 핵심적이다.
왜냐하면, 각 속성 유형에 따라 적절한 분석 방법과 도구가 달라지기 때문이다.
예를 들어, 명목형 데이터에는 빈도 분석이나 카이제곱 검정이 적합하며, 비율형 데이터에는 회귀 분석이나 상관 분석이 적합하다.
데이터 속성 유형에 따른 분석 방법
명목형(Nominal) 데이터 분석
명목형 데이터는 이름이나 라벨로 분류된 데이터이다. 이 유형의 데이터 분석은 주로 빈도수와 비율을 중심으로 이루어진다.
- 빈도수 분석(Frequency Analysis): 각 범주(category)가 데이터셋에서 몇 번 나타나는지 세는 것이며, 이를 통해 가장 일반적인 또는 드문 범주를 확인할 수 있다.
- 교차 표(Cross-tabulation)와 카이제곱 검정(Chi-square Test): 두 명목형 변수 간의 관계를 파악하는 데 사용되며, 예를 들어, 성별과 구매 선호도 사이의 관계를 분석할 수 있다.
- 모드(Mode): 가장 자주 발생하는 범주를 찾는 것으로, 중심 경향성을 나타낸다.
서열형(Ordinal) 데이터 분석
서열형 데이터는 순서가 있지만 간격이 일정하지 않은 데이터이다. 이 유형의 데이터 분석은 중앙값과 사분위수를 중심으로 이루어진다.
- 중앙값(Median) 계산: 데이터 포인트를 크기 순으로 정렬했을 때 중간에 위치하는 값으로 서열형 데이터의 중심 경향성을 나타낸다.
- 사분위수(Quartiles) 계산: 데이터를 네 등분한 값으로, 분포의 범위를 이해하는 데 도움이 된다.
- 비모수적 검정(Non-parametric Tests): 맨-휘트니 U 검정(Mann-Whitney U Test)은 두 독립적인 서열형 데이터 집단 간의 차이를 검정할 수 있다.
구간형(Interval) 및 비율형(Ratio) 데이터 분석
구간형 및 비율형 데이터는 실제 수치를 기반으로 하는 데이터로, 이 유형의 데이터 분석은 평균, 표준편차, 회귀 분석 등을 중심으로 이루어진다.
- 평균(Mean) 계산: 데이터 포인트의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로 데이터의 중심 경향성을 나타냅니다.
- 표준편차(Standard Deviation) 계산: 평균으로부터 데이터가 얼마나 벗어나 있는지를 나타내는 척도로 데이터의 분산 정도를 알 수 있습니다.
- 회귀 분석(Regression Analysis): 하나 또는 여러 독립 변수가 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지를 분석한다. 예를 들면, 광고 지출과 판매량 사이의 관계를 분석할 수 있다.
- 상관 분석(Correlation Analysis): 두 변수 간의 관계의 방향성과 강도를 분석하는 것으로, 피어슨(Pearson) 상관 계수가 일반적으로 사용된다.
- 분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance): 세 개 이상의 그룹 간 평균의 차이가 통계적으로 유의미한지를 분석한다.
결론
데이터의 객체와 속성 유형을 이해하는 것은 데이터를 올바르게 분석하고, 실제 세계의 현상을 정확하게 해석하는 데 있어 필수적인 요소이다. 데이터 사이언스의 세계에서는 이러한 기본 개념들이 훌륭한 분석의 출발점이 되므로, 이를 잘 숙지하는 것이 중요하다. 데이터의 다양한 속성을 파악하고, 이에 맞는 분석 방법을 선택하여 데이터의 숨겨진 인사이트를 발견해보도록 하자!