다음은 고장입니다.
설명 데이터의 주요 특성 :
* 질적 : 종종 숫자 값이 아닌 자질, 속성 또는 특성에 중점을 둡니다.
* 요약 : 결론을 도출하거나 예측하지 않고 데이터에 대한 간결한 개요를 제공합니다.
* 설명 : 데이터의 모습을 알려주지 만 왜 그런 식 으로든 설명하지 않습니다.
* 은 종종 시각적으로 발표되었습니다 : 그래프, 차트, 테이블 및 요약은 설명 데이터를 제시하는 일반적인 방법입니다.
설명 데이터의 예 :
* 인구 통계 : 고객의 연령, 성별, 위치, 직업, 소득 수준.
* 제품 특성 : 제품의 크기, 색상, 재료, 기능.
* 고객 피드백 : 제품 또는 서비스에 대한 리뷰, 의견 및 등급.
* 재무 데이터 : 수익, 이익, 비용 및 판매 수치.
* 조사 결과 : 의견, 선호도 및 경험에 대한 질문에 대한 답변.
설명 데이터 사용 방법 :
* 데이터 이해 : 데이터가 어떻게 보이는지에 대한 기본적인 이해를 제공합니다.
* 패턴 및 트렌드 식별 : 설명 데이터는 관계를 분석하지 않지만 명백한 패턴이 있는지 확인할 수 있습니다.
* 결정 결정 : 데이터의 특성에 따라 정보에 입각 한 결정을 내릴 수있는 귀중한 정보를 제공합니다.
* 의사 소통 결과 : 다른 사람들과 공유 할 데이터를 명확하고 간결하게 요약합니다.
설명 데이터 사용 방법의 예 :
* 마케팅 팀은 고객 인구 통계를 사용하여 광고 캠페인을보다 효과적으로 타겟팅 할 수 있습니다.
* 제품 개발 팀은 고객 피드백을 사용하여 고객이 새로운 제품에서 찾고있는 기능을 이해할 수 있습니다.
* 재무 분석가는 수익 및 비용 데이터를 사용하여 회사의 성과를 추적 할 수 있습니다.
설명 데이터 대 추론 적 데이터 :
* 설명 데이터 : 가지고있는 데이터를 요약하고 설명합니다.
* 추론 데이터 : 결론을 도출하고 귀하가 가진 데이터를 기반으로 인구에 대한 예측을합니다.
요컨대, 설명 데이터는 데이터를 이해하고 분석하는 데 유용한 출발점을 제공합니다. 관계 나 트렌드에 대한 통찰력을 제공하지는 않지만 데이터의 모습에 대한 명확한 그림을 제공하며, 이는 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
