1. 정성적 데이터 vs 정량적 데이터
- 정성적 데이터
- 비수치적인 정보로 사람의 경험이나 관점, 태도와 같은 주관적인 요소를 포함한다.
- 대부분 텍스트, 비디오, 오디오 형태이다.
- 정형되지 않고 구조화되어있지 않다.
- 구조화하기 어렵다.
- 새로운 현상이나 개념에 대한 이해를 심화하는 데 사용한다.
- 정량적 데이터
- 수치적으로 표현되는 정보로 양적인 측정과 분석을 통해 얻을 수 있다.
- 숫자 형태로 존재하기 때문에 통계적으로 분석하기 쉽다.
- 개인의 해석이나 주관이 적게 작용하고 객관적이다.
- 자료 만들기가 용이하다
- 설문조사, 실험, 인구통계, 지표 분석 등에 활용된다.
- 비즈니스 목표를 위해 두 가지 데이터를 적절하게 활용하는 것이 필요하다.
- 자료 설정과 분석에 활용하기 위한 정량적 데이터를 중점으로 볼 예정이다.
2. 정량적 데이터의 사례
- 인구 통계 데이터
- 수치형 설문조사 데이터
- 비즈니스 성과 데이터
- 행동 로그 데이터
- 마케팅 데이터
3. 정량적 데이터의 활용
- 정량적 데이터는 객관적이고 측정 가능한 자료 만들기에 적합하다.
- 서비스의 건강 상태를 나타내는 중요한 자료들을 확인할 수 있다.
ex) 일일 활성 사용자 수(DAU), 재방문 비율 등
- 통계적 분석이 적용 가능하다.
- 분포, 평균, 중앙값 등을 계산해 데이터의 경향성과 패턴을 파악할 수 있다.
- 해당 내용을 근거로 의사 결정 과정에서 중요한 판단을 내릴 수 있다.
- 다양한 데이터 분석 방법을 적용할 수 있다.
- 비즈니스 분석, 예측 모델링, 추세 분석을 포함한 머신러닝과 같은 현대적 데이터 분석 기법에 활용할 수 있다.
- 미래 예측, 효율적 자원 배분, 시장 변화에 대한 적응이 가능하다.