[ 🕵🏿‍♀️ 데이터의 함정 ] 데이터가 모든 정보를 다 캡쳐하진 못 한다. 따라서 데이터 분석에는 여러 가정들이 들어가기 마련이다. 데이터는 다양한 각도에서 한계점들을 내포하고 있는데, 시간

[ 🕵🏿‍♀️ 데이터의 함정 ] 데이터가 모든 정보를 다 캡쳐하진 못 한다. 따라서 데이터 분석에는 여러 가정들이 들어가기 마련이다. 데이터는 다양한 각도에서 한계점들을 내포하고 있는데, 시간 또는 수집 기간에 의한 불완전성이 그 중 하나다. Censored data: - 데이터 수집 기간 내에 속하지 않기 때문에 정확한 데이터 수집이 어려운 값들 - 데이터 상에서 보이지 않기 때문에 분석 결과에도 지대한 영향을 줄 가능성이 있음 - 다른 말로 dark data 또는 bias Transactional 데이터라고 생각해보자. 아래의 censor data 유형들은 데이터 자체에서 발생하기도 하지만 개별 transaction을 aggregate하는 과정에서도 발생한다. Left censored data - 이미 데이터 수집 전에 이벤트가 끝났다. 결과만 나타남 Right censored data - 데이터 수집 기간에 아직 이벤트가 끝나지 않음 Interval censored data - 이벤트의 정확한 시간은 모르고 특정 시간의 범주 내에서 발생했다는 사실만 알 때