Page 126 - 고등학교 인공지능 기초

1 데이터와 데이터 속성

체육 대회 대진표 시간표
오늘날 우리는 일상생활 속에서 수많은 데이터를 접하고 있다.
매일 생활하는 교실에서도 학급 친구들의 이름, 학번, 전화번호
등 다양한 데이터를 찾을 수 있다. 수집된 데이터는 시간표, 체육
대회 대진표와 같이 표 형태로 구조화할 수 있다.

예를 들어 같은 반 친구 10명의 이름, 키, 발 크기, 평균 매점
방문 횟수, 아침 식사 여부, 등교 순서, 식사량을 조사했다면 다

음과 같은 표로 정리할 수 있다.
친구들 이름, 학번, 전화번호
데이터 속성
그림Ⅲ-1 l 교실에 있는 데이터
발 크기 평균 매점 방문 아침 식사
이름 키 등교 순서 식사량
(mm) 횟수 (일주일) 여부
A 162.5 240 4.2 O 2 2
B 181.8 280 4.6 X 5 3
C 154.2 230 3.3 O 7 1
※ 평균 매점 방문 횟수 : 일주일 동안 매점에 방문하는 평균 횟수 D 168.0 265 2.8 X 6 2
※ 식사량 •1그룹 : 하루 식사 권장량보다 적게 먹는 그룹 E 172.5 270 2.3 O 1 3
•2그룹 : 하루 식사 권장량에 준하게 먹는 그룹 F 176.0 275 1.6 X 9 3
•3그룹 : 하루 식사 권장량보다 많이 먹는 그룹 G 159.9 235 4.0 O 3 1
※ 등교 순서 : 조사 대상인 학생 10명 간의 등교 순서 H 174.0 275 5.1 X 8 3
I 168.7 245 6.3 O 10 2
그림Ⅲ-2 l 데이터 속성 J 170.5 250 3.8 O 4 2

이 표 데이터에는 학생 10명에 대한 7개의 항목이 있는데, 이 각각의 항목을
데이터 속성이라고 한다. 데이터 속성은 데이터의 특성을 의미하며, 이 표 데이
터에는 7개의 데이터 속성이 있다. 학생 10명의 각 속성에는 구체적인 값이 있

다. 예를 들어 학생 A의 발 크기 속성값은 ‘240’, 아침 식사 여부 속성값은 ‘O’
이다.

잠깐 활동

다음 데이터에서 데이터 속성은 무엇인지 찾아보자.

날씨 데이터 카드 결제 내역 데이터

요일 날씨 풍향 풍속 파고 사용 일자 사용 시간 거래 번호 사용처 결제 금액
월요일 구름 많음 북동 7 0.5 9.18.(수) 20:13 4023921 편의점 3,500
화요일 맑음 북동 12 1.5 9.19.(목) 8:29 4220694 카페 4,200
수요일 흐림 남동 9 1.0 9.19.(목) 19:48 4310486 음식점 24,900
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124 Ⅲ 데이터와 기계학습