Les données, en langage numérique et logique, sont un ensemble d’informations recueillies. Ces données peuvent être n’importe quoi et peuvent être utilisées pour démontrer ou discréditer la spéculation (ou la supposition logique) au cours d’une analyse. Les informations qui peuvent être recueillies peuvent être la taille, le poids, l’évaluation d’un individu sur un problème axé sur les politiques, le nombre d’individus qui tombent avec un bogue spécifique plus d’un an, donc beaucoup plus. L’information est normalement assemblée en deux types uniques de données : carrément et mathématique. Dans cet article, nous parlerons des données catégorielles, des types de données catégorielles, des fonctionnalités et des caractéristiques des données catégorielles, etc. Alors, commençons.
Qu’est-ce que les données catégorielles
Les données catégorielles sont une sorte de données qui peuvent être rangées dans des catégories ou des classifications avec le guide des noms ou des étiquettes. Cette collecte est généralement effectuée par les attributs de données et la ressemblance de ces qualités et caractéristiques à travers une stratégie connue sous le nom d’appariement.
Les données catégorielles, comme leur nom l’indique, sont assemblées en un type de classe ou en diverses classifications. Par exemple, s’il m’arrivait de recueillir des données sur les inclinations d’un individu pour les animaux de compagnie, je devrais collecter et regrouper ces données par type d’animal de compagnie. Les données catégorielles sont des informations supplémentaires qui sont recueillies dans un plan soit/ou oui/non. Par exemple, s’il m’arrivait de demander à des personnes de mon bureau de cocher « oui » ou « non » pour savoir s’ils avaient des jeunes, à ce stade, je peux montrer ces données dans un graphique structuré ou un diagramme circulaire en regardant des collègues qui avaient les enfants contre les collaborateurs qui n’ont pas d’enfants.
Les données catégorielles peuvent prendre des valeurs mathématiques (par exemple, « 1 » indiquant Oui et « 2 » indiquant Non), mais ces nombres n’ont pas d’importance numérique. On ne peut ni les additionner ni les déduire les uns des autres.
Les données catégorielles sont également appelées données qualitatives, chaque composant d’un ensemble de données catégorielles peut être placé dans une seule classe, comme indiqué par ses caractéristiques, où chacune des classifications est totalement indépendante.
Types de données catégorielles
Nous avons appris ce que sont les données catégorielles, maintenant dans cette partie de l’article, nous allons voir les types de données catégorielles.
Il existe principalement deux types de données catégorielles, appelées données nominales et données ordinales.
Données nominales
Les données nominales sont un type de données utilisées pour nommer des facteurs sans offrir aucun avantage quantitatif. C’est le type de mesure de taille le plus simple. Les données nominales ne peuvent pas être demandées et ne peuvent pas être estimées. Les données nominales peuvent être qualitatives et quantitatives. Quoi qu’il en soit, les marques quantitatives n’ont pas de valeur ou de relation mathématique (par exemple, numéro d’identification). Là encore, différentes sortes d’informations qualitatives peuvent être traitées sous forme nominale. Ils peuvent incorporer des mots, des lettres et des images. Les noms de personne, le sexe et l’identité sont parmi les exemples les plus connus de données nominales. Les données nominales peuvent être analysées en utilisant la technique de regroupement. Les facteurs peuvent être regroupés en classes, et pour chaque classification, la récurrence ou le taux peut être déterminé. Les informations peuvent également être introduites visuellement, par exemple, à l’aide d’un camembert.
Données ordinales
Les données ordinales sont un type de données catégorielles qui sont le genre de données dans lesquelles les qualités suivent une demande caractéristique. Les faits saillants les plus marquants des données ordinales sont peut-être que les contrastes entre l’estime de l’information ne peuvent pas être résolus ou sont futiles. Pour la plupart, les classes de données n’ont pas la largeur adressant les augmentations équivalentes des attributs de base.
Les données ordinales ne peuvent pas être contrôlées ou manipulées à l’aide d’opérateurs numériques. Pour cette raison, la seule proportion accessible d’inclinaison focale pour les ensembles de données contenant des données ordinales est la médiane. L’échelle de Likert est l’un des exemples de données ordinales.
Comment identifiez-vous les données catégorielles
Jusqu’à présent, nous avons appris ce que sont les données catégorielles, les types de données catégorielles, les données nominales, les données ordinales et leur définition. Maintenant, la question est de savoir comment identifier les données catégorielles ? Dans cette section, nous verrons comment identifier et calculer les données catégorielles.
Pour identifier les données catégorielles dans un ensemble de données, nous pouvons suivre les étapes :
- Découvrez la valeur unique dans l’ensemble de données.
- Découvrez la différence entre le nombre total de valeurs et le nombre de valeurs uniques dans l’ensemble de données.
- Calculez le pourcentage du nombre total de valeurs dans la collecte de données.
- Dans l’ensemble de données, si le taux de différence est de 90 % ou plus, l’ensemble de données est constitué de données catégorielles.
Données catégorielles vs données numériques
Les données catégorielles et les données numériques sont les deux types de données les plus courants que vous expérimenterez en science des données et la méthode la plus connue pour caractériser ou rassembler les différents types de données. Vous les rencontrerez fréquemment en science des données, il est donc important que vous compreniez évidemment la différence entre les deux.
- Les données catégorielles sont un type de données utilisées pour collecter des données présentant des qualités comparatives, tandis que les données numériques sont une sorte de données qui communiquent des données sous forme de nombres. Il consolide les qualités numériques pour représenter les données applicables, tandis que les informations directes utilisent une manière distincte de traiter les données express.
- Les données catégoriques sont également appelées données qualitatives, tandis que les données numériques sont également appelées données quantitatives. En effet, les données catégorielles sont utilisées pour qualifier les données avant de les classer en fonction de leurs similitudes.
Au cours de la collecte de données, l’expert peut recueillir à la fois des données numériques et des données catégorielles lors de l’analyse pour étudier d’autres points de vue. Quoi qu’il en soit, il est nécessaire de comprendre la différence entre ces deux types de données pour les utiliser de manière appropriée dans la recherche.
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Dans cet article, nous avons découvert les données catégorielles qui sont le type de données le plus utile en Data Science. Les types de données catégorielles, la manière d’identifier les données catégorielles et les données catégorielles par rapport aux données numériques sont également abordés.