give detailed summary and draw up test questions to test my knowledge of the material:
I don't know about you, but when I'm choosing a movie to watch, I sometimes get stuck
between a couple of choices. If I'm in the mood for
excitement or suspense, I might go for a thriller, but if I need a good laugh, I'll choose a comedy. If I really can't decide
between two movies, I might even use some of
my data analysis skills to compare and contrast them. Come to think of it,
there really needs to be more movies about data analysts. I'd watch that, but since we can't watch a
movie about data, at least not yet, we'll do the next best thing:
watch data about movies! We're going to take a look at this spreadsheet with movie data. We know we can compare different
movies and movie genres. Turns out, you can
do the same with data and data formats. Let's use our movie
data spreadsheet to understand how that works. We'll start with quantitative
and qualitative data. If we check out column A, we'll
find titles of the movies. This is qualitative data
because it can't be counted, measured, or easily
expressed using numbers. Qualitative data is
usually listed as a name, category, or description. In our spreadsheet,
the movie titles and cast members are
qualitative data. Next up is quantitative data, which can be measured or counted and then
expressed as a number. This is data with a certain
quantity, amount, or range. In our spreadsheet here, the last two columns
show the movies's budget and box office revenue. The data in these columns
is listed in dollars, which can be counted, so we know that data
is quantitative. We can go even deeper
into quantitative data and break it down into
discrete or continuous data. Let's check out
discrete data first. This is data that's counted and has a limited
number of values. Going back to our spreadsheet, we'll find each movie's budget and box office returns
in columns M and N. These are both examples of discrete data that can be counted and have a
limited number of values. For example, the amount of money a movie makes can
only be represented with exactly two digits after the decimal to represent cents. There can't be anything
between one and two cents. Continuous data can be
measured using a timer, and its value can be shown as a
decimal with several places. Let's imagine a movie
about data analysts that I'm definitely going
to star in someday. You could express that
movie's run time as 110.0356 minutes. You could even add
fractional data after the decimal point
if you needed to. There's also nominal
and ordinal data. Nominal data is a type of qualitative data that's
categorized without a set order. In other words, this data
doesn't have a sequence. Here's a quick example. Let's say you're collecting
data about movies. You ask people if they've
watched a given movie. Their responses would be in
the form of nominal data. They could respond "Yes," "No," or "Not sure." These choices don't have
a particular order. Ordinal data, on the other hand, is a type of qualitative data
with a set order or scale. If you asked a group of people to rank a movie from 1 to 5, some might rank it as a 2, others a 4, and so on. These rankings are in order of how much each person
liked the movie. Now let's talk about
internal data, which is data that lives within
a company's own systems. For example, if a movie
studio had compiled all of the data in the spreadsheet using only their own
collection methods, then it would be
their internal data. The great thing about
internal data is that it's usually more reliable
and easier to collect, but in this spreadsheet, it's more likely that
the movie studio had to use data owned or shared by other studios and sources because it includes
movies they didn't make. That means they'd be
collecting external data. External data is, you guessed it, data that lives and is generated outside
of an organization. External data becomes
particularly valuable when your analysis depends on
as many sources as possible. A great thing about this data
is that it's structured. Structured data is data that's organized in
a certain format, such as rows and columns. Spreadsheets and
relational databases are two examples of software that can store data
in a structured way. You might remember our
earlier exploration of structured thinking, which helps you add a
framework to a problem so that you can solve it in an
organized and logical manner. You can think of structured
data in the same way. Having a framework for
the data makes the data easily searchable and
more analysis-ready. As a data analyst, you'll work with a lot
of structured data, which will usually
be in the form of a table, spreadsheet or
relational database, but sometimes you'll come
across unstructured data. This is data that
is not organized in any easily identifiable manner. Audio and video files are
examples of unstructured data because there's no clear way to identify or organize
their content. Unstructured data might
have internal structure, but the data doesn't
fit neatly in rows and columns like structured
data. And there you have it! Hopefully you're now
more familiar with data formats and how you
might use them in your work. In just a bit, you'll continue to explore
structured data and learn even more about the data you'll use most often as an analyst. Coming soon to a screen near you.
자세한 요약을 제공하고 시험 문제를 작성하여 자료에 대한 지식을 테스트합니다:여러분은 어떤지 모르겠지만 저는 볼 영화를 고를 때 가끔 두 가지 선택지 사이에서몇 가지 선택지 사이에서요. 내가 어떤 영화를 보고 싶은지스릴러를 보고 싶을 때는 스릴러를 선택하지만, 웃음이 필요할 때는 코미디를 선택하죠. 두 영화 사이에서 정말 결정할 수 없다면두 영화 중 하나를 고를 수 없을 때는데이터 분석 기술을 사용하여 비교하고 대조할 수도 있습니다. 생각해보니데이터 분석가에 관한 영화가 더 많이 나와야 할 것 같아요. 저도 그런 영화를 보고 싶지만, 아직은 데이터에 관한 영화를데이터에 관한 영화를 볼 수 없으니 차선책을 찾아보겠습니다:데이터에 관한 영화 보기! 영화 데이터가 포함된 이 스프레드시트를 살펴보겠습니다. 서로 다른 영화와 영화 장르를영화와 영화 장르를 비교할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 알고 보니데이터와 데이터 형식으로도 똑같이 할 수 있습니다. 영화데이터 스프레드시트를 사용하여 그 원리를 이해해 보겠습니다. 정량적 데이터부터 시작하겠습니다.정량적 데이터부터 시작하겠습니다. A 열을 확인하면 다음과 같습니다.영화 제목을 찾을 수 있습니다. 이것은 정성적 데이터입니다.숫자로 계산하거나 측정할 수 없거나 쉽게숫자로 표현할 수 없기 때문에 정성적 데이터입니다. 정성적 데이터는일반적으로 이름, 카테고리 또는 설명으로 나열됩니다. 스프레드시트에서영화 제목과 출연진은정성적 데이터입니다. 다음은 정량적 데이터로, 측정하거나 계산한 다음 숫자로숫자로 표현할 수 있습니다. 이것은 특정 수량, 금액 또는 범위가 있는 데이터입니다.수량, 금액 또는 범위가 있는 데이터입니다. 여기 스프레드시트에서 마지막 두 열은은 영화의 예산과 박스오피스 수익을 보여줍니다. 이 열의 데이터는달러로 나열되어 있으며, 계산할 수 있으므로 데이터는 정량적이라는 것을 알 수 있습니다.정량적이라는 것을 알 수 있습니다. 더 깊이 들어가서정량적 데이터로 더 깊이 들어가 불연속형 또는 연속형 데이터로불연속형 또는 연속형 데이터로 분류할 수 있습니다. 먼저불연속형 데이터를 먼저 살펴보겠습니다. 불연속형 데이터는 카운트되고 값의 수가 제한된데이터입니다. 스프레드시트로 돌아가서 각 영화의 예산과 박스오피스 수익률(열에서 각 영화의 예산과 박스오피스 수익을 찾을 수 있습니다.값의 수가 제한되어 있습니다. 예를 들어, 한 영화가 벌어들이는 수익은는 소수점 뒤에 정확히 두 자리 숫자만 사용하여 센트를 나타낼 수 있습니다. 1센트와 2센트 사이에는1센트와 2센트 사이에는 아무것도 있을 수 없습니다. 연속 데이터는타이머를 사용하여 측정할 수 있으며, 그 값은 소수점 이하 자릿수가 있는소수점으로 표시할 수 있습니다. 데이터 분석가에 관한 영화를제가 언젠가 꼭 출연하고 싶은데이터 분석가에 관한 영화를 상상해 봅시다. 다음과 같이 표현할 수 있습니다.영화의 상영 시간을 110.0356분으로 표현할 수 있습니다. 소수점 뒤에소수점 뒤에 분수 데이터소수점 뒤에 분수 데이터를 추가할 수도 있습니다. 공칭 데이터와및 서수 데이터도 있습니다. 명목 데이터는 정성적 데이터의 한 유형으로정해진 순서 없이 분류됩니다. 즉, 이 데이터는순서가 없습니다. 간단한 예를 들어보겠습니다. 영화에 대한 데이터를 수집한다고 가정해 보겠습니다.데이터를 수집한다고 가정해 보겠습니다. 사람들에게 특정 영화를 본 적이 있는지본 적이 있는지 물어봅니다. 사람들의 응답은명목 데이터의 형태입니다. 사람들은 "예", "아니오" 또는 "잘 모르겠습니다"라고 응답할 수 있습니다. 이러한 선택 항목에는특정 순서가 없습니다. 반면 서수 데이터는 질적 데이터의 한 유형으로정해진 순서나 척도가 있는 데이터입니다. 한 그룹의 사람들에게 영화에 대해 1부터 5까지 순위를 매기도록 요청하면 어떤 사람은 2점, 어떤 사람은 4점 등으로 평가할 수 있습니다. 이러한 순위는 각 사람이 영화를 얼마나 좋아했는지에 따라영화를 얼마나 좋아했는지에 따라 결정됩니다. 이제 내부 데이터에 대해 이야기해 보겠습니다.내부 데이터, 즉 회사 자체 시스템 내에 있는내부 데이터에 대해 이야기해 보겠습니다. 예를 들어, 영화스튜디오가 스프레드시트에 있는 모든 데이터를 자체적인 수집 방법만을 사용하여수집 방법만을 사용하여 스프레드시트의 모든 데이터를 수집했다면내부 데이터입니다. 내부 데이터의 장점은내부 데이터의 장점은 일반적으로 더 신뢰할 수 있고수집하기 쉽다는 것입니다. 하지만 이 스프레드시트에서는영화 스튜디오는 다른 스튜디오 및 출처에서 소유하거나 공유한 데이터를 사용해야 했습니다.영화가 포함되어 있기 때문입니다. 즉외부 데이터를 수집한다는 뜻입니다. 외부 데이터란, 짐작하셨겠지만, 조직 외부에 존재하고 생성되는 데이터를외부 데이터입니다. 외부 데이터는분석이 가능한 한 많은 소스에 의존할 때분석이 가능한 한 많은 소스에 의존할 때 특히 유용합니다. 이 데이터의 장점은구조화되어 있다는 점입니다. 구조화된 데이터는 행과 열 등 특정 형식으로 구성된특정 형식으로 구성된 데이터입니다. 스프레드시트와관계형 데이터베이스는 데이터를 구조화된 방식으로 저장할 수 있는 소프트웨어의저장할 수 있는 소프트웨어의 두 가지 예입니다. 구조적 사고에 대한구조적 사고에 대한 이전 탐색을 기억하실 것입니다.체계적이고 논리적인 방식으로 문제를 해결할 수 있도록 도와주는체계적이고 논리적인 방식으로 해결할 수 있도록 도와줍니다. 구조화된데이터도 같은 방식으로 생각할 수 있습니다. 데이터에 대한 프레임워크가 있으면데이터에 대한 프레임워크가 있으면 데이터를 쉽게 검색할 수 있고분석 준비가 더 쉬워집니다. 데이터 분석가는 많은 정형 데이터로 작업하게 됩니다.구조화된 데이터를 많이 다루게 됩니다.테이블, 스프레드시트 또는관계형 데이터베이스를 주로 사용하지만, 가끔은비정형 데이터를 접하게 됩니다. 이러한 데이터는쉽게 식별할 수 있는 방식으로 구성되어 있지 않은 데이터입니다. 오디오 및 비디오 파일은콘텐츠를 식별하거나 구성할 수 있는 명확한 방법이 없기 때문에 비정형 데이터의 예입니다.식별할 수 없기 때문입니다. 비정형 데이터의 특징내부