데이터 시작
데이터 집합은 행과 열로 구성된 데이터 모음으로, 종종 테이블이라고 합니다. 행은 레코드라고도 하고 열은 필드라고도 합니다. 데이터 포인트는 일반적으로 다양한 유형의 데이터로 구성되는 데이터 세트의 필드를 구성합니다.
임시 데이터 - 임시 데이터는 주문이 접수된 시점 또는 패키지가 배송된 시점과 같은 이벤트에 대해 보유된 날짜입니다. 날짜에는 자연스러운 순서가 있으며 2021년 12월 24일이 2021년 12월 25일 이전과 2021년 12월 23일 이후라는 것을 알고 있습니다. 이러한 자연스러운 질서 때문에 시간이 지남에 따라 값을 쉽게 측정할 수 있습니다.
문자열 데이터 - 텍스트 값은 문자 또는 문자열 데이터라고도 하며 종종 범주형 데이터로 분류됩니다. 이는 데이터 세트 내의 레코드 범주를 설명하기 때문입니다. 예를 들어, 직원의 이름은 문자열 데이터로 저장됩니다.
숫자 데이터 - 숫자 데이터 또는 숫자는 연속 또는 불연속으로 분류할 수 있습니다. 연속형 데이터는 척도로 측정하는 것이며, 불연속형 데이터는 측정되는 것이 아니라 계산되는 값입니다. 숫자 열의 값에 따라 이 유형을 범주로 사용할 수 있습니다.
분석하기 전에 데이터 세트의 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 그런 다음 작업 중인 데이터 유형에 적용할 올바른 분석 함수를 선택할 수 있습니다.
이 비디오에서는 데이터 세트의 예와 다양한 유형의 날짜, 문자열 및 숫자 필드가 행과 열로 결합되는 방법을 볼 수 있습니다. 데이터 내의 패턴을 이해하기 위해 데이터 세트에 대한 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다.