데이터 편집하기
최신판 | 당신의 편집 | ||
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# 숙련된 관찰자 혹은 대상을 잘 아는 관계자, 친지 등이 제공하는 자료 | # 숙련된 관찰자 혹은 대상을 잘 아는 관계자, 친지 등이 제공하는 자료 | ||
# 면접법, 참여관찰법 등을 통해 확보 가능 | # 면접법, 참여관찰법 등을 통해 확보 가능 | ||
− | # 주변 사람들의 증언이나 CCTV 영상 자료 역시 O-자료에 속함 | + | # 주변 사람들의 증언이나 CCTV 영상 자료 역시 O-자료에 속함 |
* T 자료: 검사 데이터 | * T 자료: 검사 데이터 | ||
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# 대중매체에서 과학자 인물들이 손에 들고 있는 도표들도 대부분 T-자료 | # 대중매체에서 과학자 인물들이 손에 들고 있는 도표들도 대부분 T-자료 | ||
# 가장 객관적이고 질 좋은 자료이지만, 현실적으로 접해보기는 그다지 쉽지 않음 | # 가장 객관적이고 질 좋은 자료이지만, 현실적으로 접해보기는 그다지 쉽지 않음 | ||
− | # 자료를 확보하는 과정에서 연구윤리 문제 개입 | + | # 자료를 확보하는 과정에서 연구윤리 문제 개입 |
* S 자료: 자기보고 데이터 | * S 자료: 자기보고 데이터 | ||
62번째 줄: | 62번째 줄: | ||
# 사람을 대상으로 하므로, 그 분야는 심리학이나 사회학 등에 한정될 수 밖에 없음 | # 사람을 대상으로 하므로, 그 분야는 심리학이나 사회학 등에 한정될 수 밖에 없음 | ||
# 매우 흔하게 접할 수 있는 자료로, 흔한 설문조사나 여론조사 등을 통해 얻어짐 | # 매우 흔하게 접할 수 있는 자료로, 흔한 설문조사나 여론조사 등을 통해 얻어짐 | ||
− | # "사람은 자신이 자신을 제일 잘 안다"는 전제에 기초해 있으며, 사회적 선망에 의해 답변이 왜곡될 수 있음 | + | # "사람은 자신이 자신을 제일 잘 안다"는 전제에 기초해 있으며, 사회적 선망에 의해 답변이 왜곡될 수 있음 |
== 컴퓨터의 용어 == | == 컴퓨터의 용어 == | ||
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=== 데이터 유통 분야 === | === 데이터 유통 분야 === | ||
− | * 데이터 팩토리(data factory)라는 새로운 개념의 회사들이 생겨났는데, 다른 말로는 데이터 뷰로(data bureau)라고 불리기도 한다. | + | * 데이터 팩토리(data factory)라는 새로운 개념의 회사들이 생겨났는데, 다른 말로는 데이터 뷰로(data bureau)라고 불리기도 한다.<ref name="데이터 전처리"></ref> |
* 가치 있는 데이터들을 수집, 저장, 가공, 통합하여 재판매하는 일을 주로 하고 있다. | * 가치 있는 데이터들을 수집, 저장, 가공, 통합하여 재판매하는 일을 주로 하고 있다. | ||
* 엡실론(Epsilon), 액시엄(Acxiom), 이쿼팩스(Equifax)같은 회사들이 유명하다. | * 엡실론(Epsilon), 액시엄(Acxiom), 이쿼팩스(Equifax)같은 회사들이 유명하다. | ||
− | * 국내에도 KCB, NICE, SK 지오비전, 네이버 등이 데이터 팩토리로 불릴 수 있다. | + | * 국내에도 KCB, NICE, SK 지오비전, 네이버 등이 데이터 팩토리로 불릴 수 있다. |
=== 금융 분야 === | === 금융 분야 === | ||
* 데이터 생태계라 하여 콜렉터, 브로커, 유저로 나누어지는 순환구조를 가정 | * 데이터 생태계라 하여 콜렉터, 브로커, 유저로 나누어지는 순환구조를 가정 | ||
* 데이터는 판매자가 과저 판매했던 데이터가 이후 특정 "사인(sign)"을 달고 판매자에게 되돌아오는 식으로 구성 | * 데이터는 판매자가 과저 판매했던 데이터가 이후 특정 "사인(sign)"을 달고 판매자에게 되돌아오는 식으로 구성 | ||
− | * 데이터 소비자는 구입한 데이터에 자신의 내부 데이터를 융합시켜서 활용되고,<br>그러한 경제활동을 통해서 데이터 판매자에게 가치 있는 데이터가 다시 전달되는 형태 | + | * 데이터 소비자는 구입한 데이터에 자신의 내부 데이터를 융합시켜서 활용되고,<br>그러한 경제활동을 통해서 데이터 판매자에게 가치 있는 데이터가 다시 전달되는 형태 |
== 데이터의 종류 == | == 데이터의 종류 == |