[Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석

우선 정량적 데이터와 정성적 데이터에 대한 정의를 내려보자:

• 정량적 데이터: 숫자로 표현되는 수치 데이터.
• 정성적 데이터: 자연언어에 의한 서술로 표현되는 범주형 데이터.

다음 그림을 통해 이들에 대한 차이점을 보다 명확하게 이해해 보자:

     [그림 1.] 정량적 데이터와 정성적 데이터의 특성에 대한 차이점.

정량적 분석은 수치에 대한 분석을 포함한다. 분석 유형은 측정 수준에 따라 다르며, 측정에 대한 유형은 다음과 같이 크게 네 가지로 구분할 수 있다:

• 명사형: 데이터의 논리적 순서를 정의할 수 없으며 데이터 분류에 사용된다.
• 순서형: 데이터는 논리적 순서를 가지며 값들 간의 차이가 일정하지 않다.
• 간격형: 데이터는 연속적이며 논리적 순서에 의존한다. 값들 간의 차이가 일정하며 차이가 0인 경우는 배제한다.
• 비율형: 데이터는 연속적이며 논리적 순서를 갖는다. 값들 간의 차이가 규칙적이며 차이가 0일수도 있다.

정성적 분석은 복잡성 탐구에 적합하며 사회적 현상의 의미를 발견하는데 사용되기도 한다. 정성적 분석의 예는, 문서나 이메일 등과 같은 텍스트에 대한 것, 디지털 이미지나 디지털 사운드 등과 같은 청각 및 시각 데이터 등이다. 차후 트위터에서의 감정 분석을 다룰 때 상세하게 설명하도록 하겠다.