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데이터 클리닝 후, 입력된 데이터를 그대로 사용하는 것이 아니라 새로운 변수를 만들어서 집계를 하기도 합니다. 예를 들자면 [표4-2]의 ‘연령’ 열(컬럼)에는 각 조사 대상자의 실제 연령이 입력되어 있다 보니 값이 너무 자세해서 [그림 4-3]처럼 연령별 특징을 보기가 불편합니다. 대신에 20~29세, 30~39세...와 같이 ‘연령대’라는 새로운 변수(컬럼)을 만들어서 정리하면 [그림 4-4]처럼 연령대별 특징을 확실히 나타낼 수 있습니다. [예] 연령으로 나누기 : 20~29세 → 코드1(20대), 30~39세 → 코드2(30대)...
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