한국어수학
수량·구조·공간·변화와 불확실성을 설명하는 언어 전체 지식에서 연결되는 큰 분야입니다.
그래프 읽는 법: 축과 기준을 보면 과장된 변화가 보입니다
그래프를 읽을 때는 선의 기울기나 막대 길이보다 축의 숫자와 기간을 먼저 확인해 보세요. 같은 자료도 범위와 비율을 바꾸면 변화가 크게 또는 작게 보일 수 있습니다. 시각적 인상과 실제 값은 따로 점검해야 합니다.
데이터 읽기빈칸과 0의 차이: 데이터가 없다는 뜻을 정확히 남기기
데이터의 빈칸과 0은 같은 뜻이 아닙니다. 측정했지만 결과가 없었던 경우와 아직 확인하지 않은 경우를 구분하지 않으면 평균과 완료율이 달라집니다. 입력 단계에서 값이 없는 이유를 남기는 것이 좋습니다.
데이터 읽기데이터 표 만들기: 한 행에 한 건을 담아야 하는 이유
데이터 표는 보기 좋게 묶는 것보다 한 행이 무엇을 뜻하는지 정하는 일이 먼저입니다. 같은 표 안에서 주문 한 건과 상품 한 개를 섞으면 건수와 합계가 달라질 수 있습니다. 집계하려는 단위를 먼저 고정해 보세요.
데이터 읽기평균과 중앙값 차이: 숫자 하나로 상황을 설명하기 전에
평균과 중앙값은 데이터의 중심을 서로 다른 방법으로 보여 줍니다. 일부 값이 크게 튀는 자료에서는 두 숫자가 많이 달라질 수 있습니다. 어떤 것이 정답인지 고르기보다 무엇을 설명하려는지 먼저 정해야 합니다.
데이터 읽기퍼센트와 퍼센트포인트 차이: 10%에서 15%는 얼마나 늘어난 걸까
비율이 10%에서 15%로 올랐다면 5퍼센트포인트 상승했고, 기존 비율에 비해서는 50% 증가한 것입니다. 퍼센트와 퍼센트포인트는 비교하는 기준이 다릅니다. 숫자 옆의 단위를 분명히 쓰면 과장이나 오해를 줄일 수 있습니다.
데이터 읽기전체 비율 계산법: 두 집단의 평균을 그대로 평균 내면 안 되는 이유
전체 비율은 집단별 비율을 단순히 평균 내기보다 해당 건수와 전체 건수를 합쳐 계산해야 하는 경우가 많습니다. 집단 크기가 다르면 작은 집단과 큰 집단의 비율을 같은 무게로 취급할 수 없기 때문입니다.
데이터 읽기중복 데이터 제거 기준: 이름이 같다고 같은 기록은 아닙니다
중복 데이터 제거는 같은 글자가 있는 행을 지우는 작업이 아닙니다. 무엇을 하나의 기록으로 볼지 정하고 그 기록을 식별할 기준을 찾아야 합니다. 이름이나 금액만 같다는 이유로 지우면 정상 자료가 사라질 수 있습니다.
데이터 읽기CSV 한글 깨짐 해결: 인코딩과 열 구분을 따로 확인하기
CSV 파일의 한글이 깨지거나 모든 내용이 한 열에 들어간다면 파일 자체가 망가졌다고 단정하지 마세요. 글자를 해석하는 인코딩과 열을 나누는 구분자가 맞지 않았을 수 있습니다. 원본을 보존하고 가져오기 미리보기에서 확인하는 것이 좋습니다.
데이터 읽기입력 오류 줄이는 표 만들기: 드롭다운과 검토 규칙을 함께 쓰기
입력 오류를 줄이려면 잘못 적힌 값을 나중에 찾는 것과 입력 가능한 범위를 미리 안내하는 방법을 함께 써야 합니다. 상태나 수량처럼 규칙이 분명한 열부터 입력 기준을 정하면 정리 시간을 줄일 수 있습니다.
데이터 읽기엑셀 앞자리 0 지키기: 전화번호와 상품 코드는 숫자일까
엑셀에서 앞자리 0이 사라진다면 계산할 숫자와 모양을 보존할 식별자를 구분해야 합니다. 전화번호, 우편번호, 상품 코드는 숫자로만 이뤄져 있어도 더하거나 나눌 대상이 아니므로 텍스트로 다루는 것이 맞는 경우가 많습니다.