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문제 정의
- 중요합니다. 마지막으로 본 내용을 토대로 데이터 분석과 관련된 더 많은 서적과 강의를 접하시기를 권해 드립니다. 다만 필자가 제시한 것들이 전문도서관 사서들께서 실무에서 데이터 분석 업무를 시작하는데 좋은 동기부여가 되었으면 합니다.
- 여기서는 실무에서 데이터 사이언스를 진행하기 위해 알아야 할 기본적지식들을 다루고자 합니다. 데이터 사이언스를 간단하게 말하면 데이터 (Data)를 가지고 사이언스(Science)를 하는 것이라고 할 수 있습니다.
- 여기서는 전통적인 통계학에서 제시된 데이터 유형과 주요 분석기법 간의 관계를 보다 자세히 제시하고자 합니다.5) <표 1>에서 독립변수는 원인변수를 의미하며 종속변수는 결과변수를 의미합니다.
- 정리하면 사회현상을 분석하는 데이터 사이언스는 관심대상인 전체집단(모집단)에서 일어나는 사회적 현상을 분석하기 위해서 집단을 구성하는 기본 개체를 선정하고 각 개체들의 속성들을 설문지 등으로 측정하여 데이터화하고 이들 속성 데이터간의 관계를 분석함으로써 전체집단에서 발생하는 사회현상을 이해하고자 합니다.
가설 설정
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① 데이터 수집과 분석은 명확한 문제정의로부터 시작하는 것이 중요합니다.
- 넷째, 데이터 분석의 철학적 기반이 되는 기계론적 과학관을 이해해야 합니다. 그리고 데이터가 개체, 속성, 속성값으로 구성되며 대부분의 데이터분석은 속성간의 관계를 분석한다는 것을 아는 것이 중요합니다.
- 남자는 몇 명이고 전체에서 몇 퍼센트인지, 반대로 여자는 몇 명, 전체에서 몇 퍼센트인지를 분석할 수 있습니다. 둘째, 속성간의 관계적 특성을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 ‘성별에 따른 공간만족도의 차이’, ‘신분에 따른 사서만족도의 차이’ 등을 분석할 수 있습니다.
- 이때부터 본격적인 데이터 분석이 가능합니다. 첫째, 개별 속성의 특성을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 성별의 빈도와 비율을 구할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.