DATA TYPE

#데이터 유형

#정성적 데이터 VS 정량적 데이터

• 정성적 데이터 (Qualitative Data)
  1. 비수치적인 정보로 사람의 경험, 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함
  2. 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태로 존재
  3. 정형되지 않고 구조화 되어있지 않음
  4. 데이터를 구조화하기 어려움
  5. 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는데 사용
• 정량적 데이터 (Quantitative Data)
  1. 수치적으로 표현되는 정보로 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있음
  2. 데이터가 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉬움
  3. 개인의 해석이나 주관이 적게 작용하는 객관성을 가지고 있음
  4. 지표로 만들기에 용이
  5. 설문조사, 실험, 인구 통계, 지표 분석 등에 활용
• 데이터 유형별 비교

  

#정량적 데이터의 사례

• 인구 통계 데이터

  

• 수치형 설문조사 데이터

  

• 비즈니스 성과 데이터

  

• 행동 로그 데이터

  

• 마케팅 데이터

  

#정량적 데이터의 활용

1. 정량적 데이터의 활용

   • 정량적 데이터는 객관적이고 측정가능한 지표를 만들기 적합
   • 일일 활성 사용자수(DAU, Daily Active User), 재방문 비율(Retention) 등
     서비스의 건강 상태를 나타내는 중요한 지표들을 확인할 수 있음
   • 수치형 설문조사 데이터를 정량적인 기준으로 나눈 사례, 추천 지수(NPS)를 만들 수 있음

     

2. 통계적 분석 적용

   • 분포, 평균 중앙값 등을 계산, 데이터의 경향성과 패턴 파악 가능
   • 해당 내용을 근거로 의사 결정 과정에서 중요한 판단을 내릴 수 있음

     
     

3. 다양한 데이터 분석 방법 적용
   • 비즈니스 분석, 예측 모델링, 추세 분석을 포함한 머신러닝과 같은 현대적 데이터 분석 기법에 활용 가능
   • 이를 통해 미래 예측, 효율적 자원 배분, 시장 변화에 대한 적응 가능

     
     위 특성을 바탕으로 다음과 같은 질문들에 대답할 수 있음

     • 한 달 동안 우리 회사가 벌어들이는 매출은 얼마인가?
     • 하루 평균 우리 플랫폼에 접속하는 고객 수는?
     • 지난달에 방문한 유저 중 얼만큼이 다시 우리 서비스를 이용했는가?