データの主な種類

データリテラシー入門

Jess Ahmet

Content Developer, DataCamp

データの種類の重要性

• 全体像を把握するにはさまざまな 種類のデータが必要
• データの種類が影響する要素：
  • データの収集方法
  • データの保存方法
  • データの分析方法

構造化データ vs 非構造化データ

構造化データ

• 表形式のデータ
• 検索や整理が簡単
• 前処理が少なくて済む
• リレーショナルデータベースに保存

非構造化データ

• 決まった構造を持たないデータ
• 検索や整理が難しい
• より多くの前処理が必要
• ドキュメントデータベースに保存

構造化データの例

• スプレッドシート
• データテーブル

非構造化データの例

• 画像
• 動画
• 音声
• テキスト

定量データ vs. 定性データ

定量的

• 数字で説明
• 測定またはカウント可能
• 幅広い統計・分析に利用可
• 例: 自宅から職場までの距離

定性的

• カテゴリーに分類して説明
• 観察可能
• 統計および分析での利用は限定的
• 例：あなたの目の色

定量データの例

• アイスクリームのスクープ数
• アイスクリームが溶け始めるまでの時間（分）
• コーンのサイズ

定性データの例

• アイスクリームの味
• アイスクリームの色
• コーンかカップか？

練習しましょう！

データリテラシー入門