자료 분류, 자료 종류, 데이터 분류

1. 자료(데이터)의 분류/구분

  ※ 수집된/제시된 자료가 어떤 유형인지에 따라, 그 분석/처리하는 방법에 큰 차이를 보임

  ㅇ (범주형)  질적 자료 (Qualitative Data), 범주 자료 (Categorical Data)
     * 색깔,지역,직업,설문결과,사회계급,학력 등 `범주화/식별성 및 서열 정도 만` 가능

     - 범주형 구분                                                           ☞ 통계 척도 참조
        . 명목 자료 (Nomial Data)
           .. 어떤 속성을 분류하기 위해 수치 부여 (例, 남 1,여 0,혈액형 등)
        . 서열 자료 (Ordinal Data)
           .. 상대적인 크기 비교 (例, 사회계급,선호도,만족도,학력 등)

     - 범주형 특징
        . 사칙연산 의미 없음

     - [참고]
        . 자료의 식별  ☞ 개체, 식별 참조
        . 자료의 코드화  ☞ 코드, 상품코드(바코드,QR코드,RFID 등) 참조
        . 자료의 컴퓨터 표현  ☞ 알파뉴메릭 코드(ASCII,유니코드 등), 기본자료형 등 참조

  ㅇ (수치형)  양적 자료 (Quantitative Data), 수치 자료 (Numerical Data)
     * 나이,소득,매출액 등 수량화 가능     (수량적 자료)

     - 수치형 구분  (수치 부여 유형에 따라 구분)                             ☞ 통계 척도 참조
        . 등간 자료, 구간 자료 (Interval Data) 
           .. 간격이 균등한 수치 부여 (例, 온도,IQ 등)
        . 비율 자료 (Ratio Data)
           .. 균등 간격에 절대 영점 있음 (例, 나이,소득,무게,방문자수 등)
           .. 따라서, 비율 표현 및 비교가 자연스러움

     - 수치형 구분  (셀 수 있음 여부에 따라 구분)
        . 계수치 (이산적, Discrete)
           .. 셀 수 있는 정수 값 (例, 생산개수,불량수,나이 등)
        . 계량치 (연속적, Continuous)
           .. 연속 값 (例, 길이,무게,인장강도,온도,시간 등)

     - 수치형 특징 
        . 사칙연산 가능

     - [참고]
        . 자료의 수치화  ☞ 셈법, 수 표현(진법체계,고정소수점,부동소수점 등) 참조
        . 컴퓨터 숫자형 표현  ☞ 수치 코드, 컴퓨터 수 체계, 기본자료형(숫자형) 참조