수량 및 범주 데이터란 무엇입니까?

양적 데이터는 특정 데이터를 사용하여 불확실하고 모호한 요소를 표현하고, 일정 범위의 선형 변환 데이터를 사용하여 자연이나 사회의 상태를 반영하여 분석 비교를 달성하는 것입니다.

범주 데이터는 특정 속성에 따라 현상을 분류하거나 그룹화하여 사물 유형을 반영하는 데이터로, 범주 데이터라고도 합니다. 컴퓨터 처리를 용이하게 하기 위해 1 은 "남성", 0 은 "여성" 과 같은 다양한 범주를 나타내는 데 일반적으로 숫자 코드가 사용되지만 1 과 0 은 데이터 코드일 뿐 수량 관계나 차이는 없습니다.

확장 데이터:

범주 데이터는 사용자 또는 전문가가 스키마 수준에서 명시적으로 해석합니다. 일반적으로 분류 속성 또는 차원의 개념 계층에는 속성 세트가 포함됩니다. 사용자 또는 전문가는 스키마 레벨 속성의 부분 순서 또는 전체 순서를 해석하여 개념 계층을 쉽게 정의할 수 있습니다.

속성 세트의 각 속성에 대해 서로 다른 값 수를 정의하면 개념 계층이 자동으로 생성됩니다. 차이 값이 가장 큰 속성은 계층의 최하위 레벨에 배치됩니다. 속성의 서로 다른 값 수가 적을수록 결과 개념 계층에서 속성의 위치가 높아집니다. 많은 경우에 이 휴리스틱 규칙은 매우 유용합니다.

바이두 백과-분류 데이터

바이두 백과-정량화