데이터의 형태와 종류 개요 - 초보자를 위한 코딩과 데이터 가이드 (4)

데이터의 형태와 종류 개요

안녕하세요! 😊

데이터 공부를 시작하면서 점점 익숙해지고 계신가요?
지난 시간에는 데이터와 코딩이 왜 밀접하게 연결되어 있는지 살펴봤어요. 오늘은 실무에 꼭 필요한 데이터 종류와 형태에 대해 정리해보려 합니다.

🤔 "데이터는 왜 종류와 형태를 나누는 걸까?"
💬 "정형 데이터와 비정형 데이터는 뭐가 다른 걸까?"
🙄 "데이터 형태와 종류를 알아두면 실제 업무에 어떻게 도움이 될까?"

 

이런 의문을 가지시곤 하죠. 지금부터 쉽게 설명해드릴게요!

이번 글에서는 데이터의 형태와 종류를 개괄적으로 정리하면서 설명해볼게요! 📚
함께 천천히 살펴볼까요? 🚀

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📚 데이터 종류는 왜 중요할까요? 왜 나눌까요?

데이터는 어떻게 생겼는지(형태)와 어떤 구조인지(종류)에 따라 다르게 다뤄져요. 왜냐하면 데이터의 종류에 따라 사용하는 분석 도구나 처리 방식이 달라지기 때문이죠.
즉, 데이터를 제대로 분류하지 않으면 원하는 결과를 얻기 어려울 수 있어요.

 

그럼, 지금부터 데이터의 종류와 형태를 쉽고 정확하게 정리해볼게요!

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📌 데이터의 종류 3가지: 정형, 비정형, 반정형 데이터

1️⃣ 정형 데이터(Structured Data)

데이터의 종류 (정형 데이터)

정형 데이터는 일정한 규칙과 형태를 갖춘 데이터를 의미해요.

• 엑셀이나 데이터베이스처럼 표로 이루어진 데이터를 뜻합니다.
• 분석이 쉽고, 명확한 형태로 저장 및 관리할 수 있습니다.

예시:

• 고객 정보(이름, 나이, 주소 등)
• 판매 실적(상품명, 판매량, 가격 등)

활용도:
가장 많이 쓰이는 데이터로, 특히 통계나 경영 분야에서 필수적으로 사용됩니다.

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2️⃣ 비정형 데이터(Unstructured Data)

데이터의 종류 (비정형 데이터)

비정형 데이터는 형식이나 규칙이 명확하지 않은 데이터로, 분석하기 위해 별도의 전처리가 필요해요.

• 사진, 영상, 음성, 이메일 등 형식이 자유로운 데이터입니다.
• 분석하기 어렵지만, 현대 사회에서 가장 많이 증가하고 있는 데이터입니다.

예시:

• 소셜미디어의 게시글(트위터, 인스타그램 등)
• 이미지 및 동영상 콘텐츠 (유튜브 영상, CCTV 영상 등)

활용도:
인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 이미지 분석, 음성 인식 등에서 적극 활용되고 있습니다.

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3️⃣ 반정형 데이터(Semi-structured Data)

데이터의 종류 (반정형 데이터)

반정형 데이터는 정형과 비정형 데이터의 중간 형태예요.

• 데이터가 일정한 구조는 있지만, 완벽히 정리된 형태는 아닙니다.
• 데이터 처리 전에 약간의 정리 과정이 필요해요.

예시:

• JSON 데이터(웹사이트나 앱에서 데이터 교환 시 활용)
• XML 데이터(웹서비스 및 데이터 전달에서 자주 사용)

활용도:
웹 개발이나 앱 개발 과정에서 많이 쓰이고 있으며, API를 통해 데이터를 주고받을 때 주로 사용됩니다.

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📊 데이터의 형태 3가지: 숫자형, 범주형, 날짜형 데이터

데이터의 형태 (숫자형, 범주형, 날짜형)

데이터는 종류 외에도 형태에 따라 구분할 수 있어요. 데이터 형태를 알면 분석할 때 더 명확한 전략을 세울 수 있습니다.

🔢 숫자형 데이터(Numerical Data)

• 숫자형 데이터는 계산이 가능한 수치 데이터를 말해요.
• 매출액, 나이, 키, 몸무게와 같이 수치로 표현됩니다.

🔠 범주형 데이터(Categorical Data)

• 범주형 데이터는 특정 그룹이나 카테고리로 분류되는 데이터를 의미합니다.
• 성별(남성/여성), 지역(서울/부산), 고객 유형(신규고객/재구매고객) 등이 대표적입니다.

📅 날짜형 데이터(Date-time Data)

• 날짜나 시간과 관련된 데이터입니다.
• 특정 기간 내의 매출, 방문자 변화 등을 분석할 때 필수적으로 사용됩니다.

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🚩 데이터 형태와 종류를 이해하면 업무에서 좋은 점은?

데이터 종류와 형태를 제대로 알면 실제 업무에서 다음과 같은 큰 장점이 있어요!

 

• ✅ 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있어요.
• ✅ 어떤 분석 도구 (엑셀, SQL, Python 등) 를 선택해야 하는지 정확히 알 수 있어요.
• ✅ 원하는 결과를 얻기 위해 명확한 분석 전략을 세울 수 있어요.

요즘은 정형 데이터뿐 아니라 비정형 데이터도 다루는 일이 많아졌기 때문에, 데이터 형태와 종류에 대한 이해는 데이터 분석의 기초이자 필수 역량이라고 할 수 있습니다. 📌

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📌 데이터 종류와 형태, 깔끔하게 한눈에 정리하기

지금까지 데이터의 종류와 형태를 다양하게 소개해드렸는데요. 여러 가지 개념을 한 번에 기억하려면 헷갈릴 수 있죠? 🤯

그래서 이번에는 앞에서 다룬 데이터의 형태와 종류를 깔끔하고 보기 쉽게 표로 정리해봤어요! ✨

 

이 내용을 잘 기억해두시면 여러분의 업무나 공부에서 데이터를 더욱 효율적으로 활용할 수 있을 거예요. 📈🚀

아래의 표를 자주 참고하며 데이터 공부를 더 쉽고 재밌게 진행해보세요! 😊

데이터의 종류 한눈에 정리하기 (정형·비정형·반정형)

구분	정형 데이터 (Structured) 📊	비정형 데이터 (Unstructured) 📸	반정형 데이터 (Semi-structured) 📑
정의	명확한 형태나 규칙이 있는 데이터	명확한 형태나 규칙이 없는 데이터	구조는 있으나, 형태가 완전히 정해지지 않은 데이터
예시	- 고객 정보(이름, 나이, 주소) - 판매실적(상품명, 가격)	- 사진, 영상, 음성 - SNS 게시글, 이메일 등	- JSON, XML 파일 - HTML 웹 페이지
장점	분석이 쉽고 정확도가 높음	데이터 양이 많고 다양한 분석 가능성	정형과 비정형 데이터 장점 혼합
활용분야	경영, 마케팅, 재무 등	AI, 머신러닝, 음성·이미지 분석 등	웹 개발, API 서비스 등

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데이터의 형태 한눈에 정리하기 (숫자형·범주형·날짜형)

구분	숫자형 데이터 (Numerical) 🔢	범주형 데이터 (Categorical) 🔠	날짜형 데이터 (Date-time) 📅
정의	숫자로 표현되어 계산 가능한 데이터	특정 범주나 그룹으로 나뉘는 데이터	날짜와 시간을 포함하는 데이터
예시	나이, 키, 몸무게, 매출액 등	성별, 지역, 고객유형 등	연월일(2024-04-05), 시간(13:00:00)
장점	통계적 분석과 계산이 가능	데이터 분류 및 그룹화에 유리	시계열 분석 및 트렌드 분석 가능
활용분야	통계 분석, 매출 예측 등	마케팅, 고객분석 등	기간별 성과 분석, 추세 분석 등

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🌟 마치며

이번 글에서는 데이터의 형태와 종류를 중요한 출처를 함께 정리하여 신뢰성 있게 소개해드렸어요!

다음 포스팅에서는 조금 더 구체적으로 『정형 데이터란 무엇인가?』 라는 주제로 조금 더 깊이 들어가볼게요.

끝까지 읽어주셔서 감사합니다! 🙌🏻✨
다음 글에서도 쉽고 즐겁게 함께 공부해 봐요! 😊🌈

 

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