[DA] 범주란?

범주(Category)란 무엇인가

서론

데이터 분석 공부를 시작하고 범주라는 말을 참 많이 들었다...

하지만 아직 "범주가 뭐야?"라고 물으면 대답을 하지 못하는 상황이다. 큰일이군.

그래서 이를 해결하고자 전지전능하신 GPT를 이용해 범주란 무엇인가에 대한 글을 작성한다.

What's 범주?

범주란 데이터를 특정 기준에 따라 나눌 수 있는 그룹을 의미한다.

데이터는 여러 가지 특성을 가질 수 있는데, 이 특성에 따라 데이터를 묶어서 관리하면 분석이 훨씬 수월해진다고 한다.

예를 들어, '색깔', '종류', '지역' 같은 것이 범주가 될 수 있다.

예시

예를 들어, 고객 데이터를 분석한다고 생각해보자.

고객 데이터에는 여러 가지 정보가 있을 수 있다. 예를 들어, 고객의 성별, 나이, 거주지, 구매 이력 등이 있다.

여기서 성별을 기준으로 데이터를 나누면 "남성", "여성"이라는 두 가지 범주형 값이 나온다.

여기서 잠깐, 성별이라는 범주가 나오고 남성, 여성이라는 범주형 값이 발생하는 것이다.

범주(Category) : 성별

범주형 값(Category value) : 남성, 여성

또 다른 예로, 온라인 쇼핑몰에서 판매된 상품 데이터를 분석한다고 가정한다.

여기에는 상품의 종류(예: 전자제품, 의류, 가구 등), 가격대, 판매 지역 등이 포함된다.

이 경우, 상품의 종류를 기준으로 데이터를 나누면 "전자제품", "의류", "가구" 등으로 나눌 수 있으며, 각 그룹이 하나의 범주가 된다.

범주(Category) : 상품의 종류

범주형 값(Category value) : 전자제품, 의류, 가구 등

범주의 중요성

• 데이터 분석이 더 쉬워진다.
  • 데이터를 비슷한 특성끼리 묶으면, 각 범주별로 데이터를 분석할 수 있어서 데이터의 패턴을 쉽게 파악할 수 있다.
• 비교가 용이하다.
  • 범주별로 데이터를 나누면, 예를 들어 "남성"과 "여성" 고객이 각각 어떤 제품을 더 많이 구매하는지 비교할 수 있다.
• 의사 결정에 도움이 된다.
  • 특정 범주에서 두드러진 패턴을 발견하면, 그에 맞춘 마케팅 전략이나 의사 결정을 내릴 수 있다.

결론

데이터 분석에서 범주란 데이터를 특정 기준에 따라 나눈 그룹을 의미한다.

범주를 잘 설정하면 데이터를 더 체계적으로 분석할 수 있고, 중요한 인사이트를 발견하는 데 큰 도움이 된다.

이를 통해 데이터 분석이 더욱 효과적이고 정확해진다. 이상으로 범주의 개념을 정리해 보았다.