스케일링(척도화)1 [데이터 분석] 척도화(스케일링, Scaling) 종류 ㅁ척도화(Scaling): 자료가 수집될 때 관찰된 현상에 하나의 값을 할당시키기 위해 사용되는 측정의 수준Numeric 데이터에서 목적에 따라 유형이 달라짐을 정확히 구분하여 이해해야 함 1. 이산형 / 범주형 (Discrete / Categorical)1-1.이진(Binary) 척도: 2개의 서로 다른 상태를 구분e.g. 합격 여부 1-2. 명목(Nominal) 척도: 데이터 특성을 분류하기 위해 수치로 기호 부여e.g. 운동선수 등번호, 성별 1-3.순서(Ordinal) 척도: 데이터 간 순서 존재수치 간의 양적인 의미가 있다e.g. 순위(1등 > 2등 > 3등) 2. 연속형 (Continuous)2-1. 구간(Interval) 척도: 명목 + 순서 + 구간숫자 간의 간격이 산술적 의미를 가짐※.. 2025. 2. 11. 이전 1 다음
