자료 형태의 이해

자료의 형태를 파악하는 것은 머신러닝 사용을 위한 필수 과정

1. 데이터가 어떻게 구성되어 있을까?
2. 어떤 머신러닝 모델을 사용해야할까?
3. 데이터 전처리를 어떻게 해야할까?

1. 자료형태구분
   1. 수치형자료
   1. 연속형자료
   2. 이산형자료

   2. 범주형자료
      1. 순위형자료
         2. 명목형자료

   수치형 자료 = 양적자료
   수치로 측정이 가능한 자료
   키, 몸무게, 시험점수, 나이 등

   범주형 자료 = 질적자료
   성별, 지역, 혈액형 등

   범주형 자료 -> 순위형 자료, 명목형 자료
   순위형 자료 - 범주 사이의 순서에 의미가 있음 예) 학점 A+, A
   명목형 자료 - 범주 사이의 순서에 의미가 없음 예) 혈액형 A, B, O, AB

   수치형 자료 -> 연속형 자료, 이산형 자료
   연속형 자료 - 연속적인 관측값을 가짐 예) 원주율, 시간 등
   이산형 자료 - 셀 수 있는 관측값을 가짐 예) 뉴스 글자수, 주문상품 개수