數據分析分為哪4類-tft每日頭條

分類數據是一組信息的集合。如果一個組織或機構試圖獲取其員工的生物數據，則生成的數據被稱為分類數據。該數據被稱為分類數據，因為它可以根據生物數據中存在的變量（例如性别、居住狀态等）進行分組。

分類數據可以采用數值（例如“1”表示是，“0”表示否），這些數字沒有數學意義，既不能将它們加在一起，也不能彼此相減。

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分類型數據應用方法次數分布圖

依舊使用天津的少兒英語培訓機構舉例來說。數據來源教育寶，使用爬蟲抓取機構的名稱和口碑。

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假設這102家機構入住到同一所3層大樓中，我們依照口碑如何進行樓層的劃分？（雖然這種方式不太合理）

這種叫做分組，編程語言裡稱作聚合。每一層作為一個分區，稱作組。

可以嘗試計算一下每個組的一個的一個占比情況，也稱作相對次序。

相對次序 = 所屬組别的個數 / 數據總數

根據分類的百分比可以制作一個條形圖來表示。

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分類數據的類型标稱數據

是一種用于命名變量而不提供任何數值的數據。這種數據類型源自拉丁語命名法 Nomen（意思是名稱）是分類數據的子類别。

名義數據有時稱為『标記』或『命名』數據。名義數據的示例包括姓名、頭發顔色、性别等。

主要通過調查或問卷收集，這種數據類型是描述性的，因為它有時允許受訪者自由輸入回複。盡管這一特征有助于得出更好的結論，但有時也會給研究人員帶來問題，因為他們必須處理如此多不相關的數據。

序數數據

這是一種具有固定順序或比例的數據類型。這個順序沒有一個标準的尺度來衡量每個尺度中變量的差異。

序數數據示例包括：李克特量表、區間量表、錯誤嚴重程度、客戶滿意度調查數據等。這些示例中的每一個可能有不同的收集和分析技術，但它們都是有序數據。

分類數據特征

類别：氛圍名義數據和有序數據。名義數據稱為命名數據，是用于命名變量的數據類型，而有序數據是一種具有比例或順序的數據。
質性：分類數據是定性的，使用一串單詞而不是數字來描述事件。
分析：分類數據使用衆數和中位數分布進行分析，名義數據使用衆數進行分析，而序數數據同時使用兩者。還可以使用單變量統計、雙變量統計、回歸應用、線性趨勢和分類方法來分析序數數據。
圖形分析：使用條形圖和餅圖進行圖形分析。條形圖主要用于分析頻率，而餅圖分析百分比。這是在将其分組到表中之後完成的。
區間尺度：對于具有給定順序或尺度的有序數據，尺度沒有标準化區間。不适用于名義數據。
數值：分類數據是定性的，有時可能會采用數值。然而不能對它們進行算術運算。

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