1. 테이블 및 스프레드 시트 :
* 데이터 테이블 : 이들은 데이터를 구성하는 가장 기본적인 방법이며 행과 열이 다른 변수를 나타내는 열을 나타냅니다. 쉽게 비교와 계산을 허용합니다.
* 스프레드 시트 : 간단한 테이블보다 정교한 스프레드 시트를 사용하면 복잡한 계산, 공식 및 데이터 시각화가 가능합니다. 큰 데이터 세트에 특히 유용합니다.
2. 그래프 및 시각화 :
* 라인 그래프 : 시간이 지남에 따라 트렌드 나 변수 간의 관계를 보여줍니다.
* 막대 그래프 : 카테고리에서 데이터를 비교하십시오.
* 파이 차트 : 전체의 비율을 보여줍니다.
* 산란 플롯 : 두 변수 사이의 관계를 탐색하십시오.
* 히스토그램 : 데이터의 주파수 분포를 표시합니다.
* 열지도 : 큰 데이터 세트에 패턴과 상관 관계를 표시합니다.
3. 데이터베이스 :
* 관계형 데이터베이스 : 정의 된 관계가있는 테이블에 데이터를 저장하십시오. 체계적이고 구성된 데이터에 이상적입니다.
* NOSQL 데이터베이스 : 텍스트 나 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터에 대해 더 유연합니다.
4. 통계 분석 :
* 설명 통계 : 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차 등과 같은 측정 값을 사용하여 데이터를 요약하십시오.
* 추론 통계 : 샘플을 기반으로 인구에 대한 결론을 내립니다.
* 회귀 분석 : 변수 간의 관계를 결정합니다.
* 가설 테스트 : 데이터에 대한 특정 예측을 테스트합니다.
5. 메타 데이터 :
* 데이터 사전 : 데이터 세트에서 각 변수의 의미와 구조를 정의하십시오.
* 문서 : 데이터 수집 방법, 청소 절차 및 기타 관련 정보를 설명하십시오.
6. 데이터 관리 시스템 :
* 데이터웨어 하우스 : 분석을 위해 여러 소스에서 큰 데이터 세트를 저장하십시오.
* 데이터 호수 : 구조에 관계없이 데이터를 원시 형식으로 저장하십시오.
7. 데이터 조직 원칙 :
* 일관성 : 동일한 방식으로 데이터가 수집되고 형식화되어 있는지 확인하십시오.
* 정확도 : 오류 및 불일치에 대한 데이터를 확인하십시오.
* 완전성 : 모든 관련 데이터가 수집되었는지 확인하십시오.
* 관련성 : 데이터가 연구 질문과 관련이 있는지 확인하십시오.
* 접근성 : 분석 및 공유에 쉽게 데이터를 사용할 수 있도록합니다.
궁극적으로 데이터를 구성하는 가장 좋은 방법은 특정 연구 질문과 데이터의 성격에 달려 있습니다. 목표는 분석 및 해석을 위해 데이터가 명확하고 정확하며 쉽게 액세스 할 수 있도록하는 것입니다.
