품질경영기사 공부 2 : 데이터의 정리

안녕하세요, 감귤소년입니다.

이번시간에는 품질경영기사 공부에 대한 두번째 내용으로, 데이터에 대한 이야기를 해보고자 합니다.

이번 포스팅에서는 통계학에서 데이터의 개념과 사용 목적에 따른 분류에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터의 개념

데이터란, 정보나 사실을 나타내는 수치, 기호, 문자, 이미지 등의 형태로 표현된 것을 말합니다.

통계학에서는 데이터를 수집하고 분석하여, 사실을 파악하고 의사 결정을 하는데 활용합니다.

데이터는 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 그 중에서도 수치 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있습니다.

데이터는 사용 목적에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다.

이에 따라, 데이터의 분류에는 크게 기술적 데이터와 비즈니스 데이터로 나눌 수 있습니다.

기술적 데이터: 과학, 공학, 의학 등과 같은 기술적 분야에서 수집된 데이터를 말합니다. 이러한 데이터는 자연적 현상이나 물리적 법칙 등을 기반으로 수집되며, 과학적 방법론에 따라 분석됩니다. 기술적 데이터는 보통 수치 데이터가 대부분이며, 정밀하게 측정된 값으로 구성됩니다.
비즈니스 데이터: 기업이나 조직에서 수집된 데이터를 말합니다. 이러한 데이터는 기업의 업무 수행을 위해 수집되며, 비즈니스적인 목적으로 활용됩니다. 비즈니스 데이터는 수치 데이터와 범주형 데이터가 모두 포함되며, 다양한 분석 방법과 도구가 활용됩니다.

데이터의 사용 목적에 따라, 분석 방법과 도구가 달라질 수 있습니다.

대표적인 데이터 사용 목적으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

기술적 분석: 데이터의 현상을 이해하기 위해 데이터의 특성을 분석합니다. 대표적인 기술적 분석 방법으로는 평균, 분산, 표준편차 등의 통계 지표를 활용한 분석이 있습니다.
추론적 분석: 기존의 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하기 위해 데이터 분석을 수행합니다. 대표적인 추론적 분석 방법으로는 회귀분석, 시계열 분석, 가설검정 등이 있습니다.
설명적 분석: 데이터의 현상을 이해하기 위해, 데이터 간의 인과 관계를 분석합니다. 대표적인 설명적 분석 방법으로는 상관관계 분석, 인과관계 분석 등이 있습니다.
예측적 분석: 미래의 결과를 예측하고, 이를 활용하여 의사 결정을 수행하기 위해 데이터 분석을 수행합니다. 대표적인 예측적 분석 방법으로는 데이터 마이닝, 머신러닝, 인공지능 등이 있습니다.

데이터 분석의 과정은 크게 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

이처럼 데이터는 다양한 형태와 분류로 구분되며, 사용 목적에 따라 다양한 분석 방법과 도구가 활용됩니다.

데이터 분석은 문제 해결과 새로운 가치 창출에 중요한 역할을 담당하며, 이를 위해 데이터의 정리와 분석에 대한 이해가 필요합니다.