데이터
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데이터 (컴퓨팅)
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여러 種類의 資料 中 一部.
資料
(資料,
data
, 데이터,
文化語
:
데타)는
文字
,
數字
, 소리, 그림,
映像
,
單語
等의 形態로 된
意味
單位이다. 普通
硏究
나 調査 等의 바탕이 되는
材料
를 말하며, 資料를 意味있게 整理하면
情報
가 된다. 資料(data)와 情報(information)는 서로 交換되어 使用하는 境遇가 많다. 하지만 資料와 情報의 意味는 다르다.
卽, 資料는 또한 "주어진" 資料의 精神에 反對하여 높은 解釋上의 本質을 가진
人文學
(特히 發展되어가는 digital humanities) 에 使用되어 오고있다. 可能性의 엄청난 數와 그 主義를 志向하게한 下位 集團間의 區別을 위해 Peter Checkland는 用語 "capta" ("~을 取하다"라는 뜻을 가진 라틴語 "capere"로 부터온)를 紹介했다.
[1]
‘Johanna Drucker’는 人文學이 知識의 生成이 "놓여있고, 不完全하고, 構成的인" 과 같다고 斷言함과,
資料
의 使用은 別個이거나 觀察者 獨立的인 現象과 같은 逆效果를 일으키는 推定들을 紹介하기 위함이라고 主張했다.
[2]
構成要素와 같은 觀察의 役割을 强調하기 위한 單語인
capta
는 人文學에서의 視覺的 描寫들을 爲한
資料
의 代案으로 提供되었다.
槪要
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데이터에서 觀測되는 個別 對象을 (觀測) 單位 或은 케이스라고 하며 觀測된 特性을 變數 또는 필드라 부른다. 特性의 값은 觀察값 또는 觀測値이다. 데이터는 하나 以上의 變數에 關한 觀察값의 모음이다. 데이터를 整理하는 方法은 技術統計와 推測統計가 있으며 技術統計는 descriptive로 데이터를 數値나 表, 그래프 等으로 要約하며 데이터의 特性을 드러내는 統計다. 推測統計는 inferential로 不確實한 데이터에 關해 推測하고 그 信賴性을 計量化하는 方法이다. 一般人들도 使用하는 데이터 蒐集 方法으론 有限母集團에서 n個의 個體로 이루어진 可能한 모든 部分集合 各各이 모두 選擇될 確率이 같도록 蒐集하는 單純랜덤標集이 있다. 標準偏差를 平均으로 나눈 變異係數는 데이터 變動의 單純한 測度로 많이 使用된다.
데이터적 空間인 標本空間은 普通 反復될 수 있는 偶然에 依해 構成되는 全體集合을 의미하며 全事件이라 불릴 수도 있다. 根源事件은 元素의 個數가 하나인 集合이다. 統計的 確率은 反復될 수 있는 偶然을 整理한 施行에 依해서 求할 수 있으며 經驗的 確率로 불릴 수도 있다. 이는 理論的 或은 數學的 確率과 같은 뜻이 아니다. 데이터에 關한 直接的인 學問을 分類할 때 理論的 確率의 比重이 增加하면 데이터 사이언스이며 經驗的 確率을 자주 다루면 統計學이다.
區分
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資料는 質的 資料와 量的 資料로 區分된다.
質的 資料
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質的 資料(qualitative data, 定性的 資料)는 數値로 測定이 不可能한 資料이다. 分類 資料 또는 範疇型 資料(categorical data)라고도 한다.
- 예:
電話番號
, 등番號,
性別
,
血液型
,
階級
,
順位
,
等級
, 宗敎 分類 等. 名目型 資料와 順序型 資料가 存在한다.
量的 資料
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量的 資料(quantitative data, 定量的 資料)는 數値로 測定이 可能한 資料이다. 또는 數値的 資料(Numerical data)라고 하기도 한다.
예:
溫度
,
知能指數
,
絶對溫度
,
價格
,
株價指數
,
失業率
, 賣出額, 企業內 課長의 數 等. 連續型 資料와 離散型 資料가 存在한다.
量的資料의 限界
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量的資料는 豐富한 意味를 喪失할 餘地를 비롯해서 數値가 갖는 弱點도 있다. Parsimony(簡潔性)의 問題를 갖는 것이다. 數値化되지 않는 槪念을 量化하기 爲해서는 槪念이 무엇을 뜻하는지 明確히 할 必要가 있다. 그러나 이러한 槪念을 測定하는 데 어떤 것을 包含할 것인가의 選擇의 問題에 集中하게 되면 選擇한 要素의 意味를 除外한 다른 모든 意味들이 排除된다. 그렇기에 어떤 精巧한 量的 測定도 이에 相應하는 質的 技術에 비해 意味가 덜할 수밖에 없다.
같이 보기
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各州
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外部 링크
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