📘 ADsP 1과목 - 1. 데이터와 정보

📘 ADsP 1과목 - 1. 데이터와 정보

✅ 데이터(Data)

• 있는 그대로의 사실, 가공되지 않은 상태
• 예: 주문수량, 측정값, 응답 결과 등

💡 선택지 출제 표현: “객관적 사실”, “단순 기록”, “의미 없음”

✅ 정보(Information)

• 데이터에 의미를 부여한 것, 가공된 결과
• 예: 평균 점수, 트렌드 분석, 매출 통계 등

💡 선택지 출제 표현: “의사결정 활용”, “해석된 결과”, “의미 있는 자료”

✅ 데이터 vs 정보 비교

항목	데이터	정보
상태	가공 전	가공 후
특징	사실 중심	해석 중심
예시	점수: 82, 90, 77	평균 점수: 83
활용	수집 대상	의사결정 근거

🧠 DIKW 피라미드

단계	설명	예시
데이터	수집된 사실	A: 100만원, B: 150만원
정보	패턴 발견	B는 A보다 평균 1.5배 비쌈
지식	해석된 통찰	A는 가성비 모델
지혜	전략적 판단	A를 마케팅에 활용

💡 “정보 간 관계 해석” → 지식 / “전략 도출” → 지혜

📊 데이터의 유형 (정성/정량 · 정형/반정형/비정형)

1️⃣ 정성적 데이터 (Qualitative Data)

• 수치화가 어려운, 주관적·언어적 표현 중심
• 예: “매우 만족”, “불만족”, 자유 응답 의견, 이미지, 감성
• → 분석 시 텍스트 마이닝, 감성분석 등 필요

2️⃣ 정량적 데이터 (Quantitative Data)

• 수치로 표현 가능한 객관적 데이터
• 예: 온도, 매출액, 키, 점수, 응답 수
• → 통계 분석, 회귀 분석 등 정량기법에 적합

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3️⃣ 정형 데이터 (Structured Data)

• 고정된 스키마, 테이블 형태의 데이터
• 예: 관계형 DB (Oracle, MySQL), 엑셀 시트
• → 행·열 구조 / SQL로 조회 가능

4️⃣ 반정형 데이터 (Semi-Structured Data)

• 태그나 키-값 구조를 가진 유연한 형식
• 예: HTML, XML, JSON, 로그 파일, CSV
• → 구조는 있으나 고정 테이블은 아님

5️⃣ 비정형 데이터 (Unstructured Data)

• 고정된 구조 없이, 자유로운 형태의 데이터
• 예: 텍스트, 이미지, 동영상, 음성, SNS 게시물
• → 데이터 마이닝, AI 기반 분석 필요

💡 시험 출제 포인트 요약:
- “구조 없음”, “형식 자유로움” → 비정형
- “태그 포함”, “키-값” → 반정형
- “고정 테이블”, “행·열” → 정형

💾 데이터 단위 (순서 암기)

• KB < MB < GB < TB < PB < EB < ZB < YB
• Peta < Exa < Zetta < Yotta
• 암기 팁: 킬·메·기·테·페·엑·제·요

📌 핵심 암기 요약

• 데이터는 사실 / 정보는 해석
• 정형: 구조 있음 / 비정형: 없음
• 단위 순서: 킬 → 요타까지 점점 증가
• DIKW: 위로 갈수록 통찰력 ↑