데이터 리터러시 | 데이터의 유형 | 정성적 데이터와 정량적 데이터

1. 데이터의 유형

 

▶ 정성적 데이터

• 비수치적인 정보, 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소 포함
• 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존재
• 비정형 데이터, 구조화 되어 있지 않음
• 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는 데 사용

▶ 정량적 데이터

• 수치적인 정보, 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있는 객관적인 요소 포함
• 데이터가 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉬움
• 지표로 만들기 용이함
• 설문조사, 실험, 인구 통계, 지표 분석 등에 활용함

▶ 데이터 유형 별 비교

	정성적 데이터	정량적 데이터
유형	비정형 데이터	정형 데이터, 반정형 데이터
특징 및 관점	주로 주관적 내용, 객체 하나가 함축된 의미 내포	주로 객관적 내용, 여러 요소의 결합으로 의미 부여
구성 및 형태	문자나 언어, 웹 로그, 텍스트 파일	수치나 기호, 데이터베이스, 스프레드 시트
위치	웹사이트, 모바일 플랫폼 등 외부	DBMS, 로컬 시스템 등 내부
분석	통계 분석 시 어려움	통계 분석 시 용이

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2.  정량적 데이터의 활용

 

▶ 정량적 데이터의 활용

- 정량적 데이터는 객관적이고 측정 가능한 지표를 만들기에 적합

- 일일 활성 사용자 수 (DAU, Daily Active User), 재방문 비율(Retention) 등 서비스의 건강 상태를 나타내는 중요한 지표들을 확인할 수 있음

• 수치형 설문조사 데이터를 정량적인 기준으로 나눈 사례 : 추천지수(NPS)를 만들 수 있음

  

▶ 통계적 분석 적용

- 분포, 평균, 중앙값 등을 계산해서 데이터의 경향성과 패턴을 파악할 수 있음

- 해당 내용을 근거로 의사결정 과정에서 중요한 판단을 내림

 

▶ 다양한 데이터 분석 방법 적용

- 비즈니스 분석, 예측 모델링, 추세 분석을 포함한 머신러닝과 같은 현대적 데이터 분석 기법에 활용 가능

- 이를 통해 효울적 자원 배분, 시장 변화에 대한 적응, 미래 예측 등이 가능해짐