Analyse der kategorischen Daten. Was sind die Kategorien dieser Daten? | von Gonzalo D’Angelo | Juni 2023

Die Datenkategorien müssen auf Variablen verwiesen werden, die sich in einer begrenzten Gruppenstufenskala befinden. Zum Beispiel, in einer Enzyklopädie, sammeln Sie Informationen über Variablen wie allgemeine, zivile oder politische Zugehörigkeit. Abgesehen davon, dass sie eine Variable als Kategorie (Qualitat) oder Kontinuität (Quantität) klassifizieren, können Variablen auch unabhängig oder abhängig sein. Zum Beispiel:

• Eine variable Kategorie ist eine Variable, die in verschiedene Kategorien eingeteilt werden muss und keine numerische Ordnung hat, wie der Normal oder die politische Zugehörigkeit.
• Bei einer Variablenkategorie handelt es sich um eine Variable, die in der Mitte der numerischen Werte liegt, aber sie stellt Kategorien oder Gruppen dar, wie z ).
• Eine unabhängige Variablenkategorie muss daher genutzt werden, um in einem Analysestudio den Wert einer anderen Variablen zu beeinflussen.
• Eine abhängige Variablenkategorie wird daher als Ergebnis oder Antwort in einem Analysestudio verwendet, und ihre Wertigkeit hängt von anderen unabhängigen Variablen ab.

Es gibt verschiedene Arten von Variablenkategorien, die anhand der Funktion ihrer medizinischen Ebene und der Natur der Kategorien klassifiziert werden können. Algunos ejemplos comunes son:

1. Nominale Variablen: Repräsentieren Merkmale ohne eine inhärente Ordnung, wie der allgemeine (männliche, weibliche, andere), der bürgerliche Staat (freiwillig, zu Hause, geschieden) oder die politische Zugehörigkeit (Teil A, Teil B, unabhängig).
2. Ordnungsvariablen: Die Kategorien sind eine logische Ordnung oder Ordnung, wie die Bildungsebene (Primaria, Secondaria, Universität), die sozioökonomische Klassifizierung (Baja, Media, Alta) oder die Zufriedenheitsebene (Bajo, Medio, Alto).
3. Binäre Variablen: Nur in zwei möglichen Kategorien, z. B. sí/no, verdadero/falso, o current/ausente.

Variablenkategorien werden zur Darstellung von Merkmalen oder Attributen verwendet, die nicht direkt in einer numerischen Skala angezeigt werden können. Diese Variablen sind nützlich, um Daten in verschiedenen Kategorien oder Gruppen zu beschreiben und zu klassifizieren. Sie nutzen die Konstruktion von Modellen, um Kunden zu identifizieren, Vorhersagen zu realisieren und Entscheidungen auf der Grundlage kategorisierter Informationen zu treffen. Die Kategorien von Variablen können auch codiert und in numerische Darstellungen umgewandelt werden, damit sie in automatischen Analysealgorithmen verwendet werden können.

Während die Datenkategorien qualitative Merkmale oder Attribute in verschiedenen Kategorien darstellen, liegen die numerischen Daten in einer kontinuierlichen Skala und stellen Werte oder Größen dar. Mithilfe numerischer Daten können mathematische Operationen und statistische Berechnungen direkter durchgeführt werden, da für die Datenkategorien spezielle Techniken wie die Codierung von Variablen erforderlich sind, um in Algorithmen und Analysemodellen verwendet zu werden. Viele Datentipps sind wichtig und können durch verschiedene Analysen und Anwendungen ergänzt werden.

Um Datenkategorien mit numerischen Daten zu vergleichen, können verschiedene Techniken wie die Varianzanalyse (ANOVA), die lineare Regression oder Gruppenmethoden (Clustering) eingesetzt werden.

Algunas opciones comunes son:

1. ANOVA: Ermöglicht den Vergleich der Medien einer numerischen Variable mit verschiedenen definierten Gruppen in einer Variablenkategorie. Wir analysieren, ob zwischen den Gruppen erhebliche Unterschiede bestehen. Ej: Vergleich der Wirksamkeit von drei Medikamenten zur Schmerzreduzierung: Es wird analysiert, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Schmerzpunkten zwischen den mit den Medikamenten A, B und C behandelten Gruppen besteht und eine Varianzanalyse (ANOVA) durchgeführt wird.
2. Lineare Regression: Sie können eine Variablenkategorie als unabhängige Variable in einem linearen Regressionsmodell zusammen mit numerischen Variablen verwenden. Dies ermöglicht die Auswertung, wie die Variablenkategorie auf die interessierende Variablennummer einwirkt. Beispiel: Vorhersage des Preises eines Hauses anhand einer Funktion von Variablen wie Ort, Anzahl der Wohneinheiten und Standorte, die durch eine lineare Analyse der Regression genutzt werden.
3. Cglänzend: Sie können Unternehmenstechniken nutzen, um Benutzer und Beziehungen zwischen numerischen Variablen und Kategorien zu identifizieren. Zum Beispiel agruparieren Einzelpersonen in der Funktion von charakteristischen Kategorien und analysieren die Unterschiede in numerischen Variablen zwischen den Gruppen. Beispiel: Die Segmentierung von Kunden in homogenen Gruppen basiert auf ihren Präferenzen für die Nutzung einer Clustering-Analyse.

In Bezug auf die Visualisierung handelt es sich um eine wirksame Type der Darstellung einer Enterprise-Intelligence-Analyse (BI), die Zahlen- und Kategorisierungsdaten enthält und geeignete Visualisierungen bereitstellt, um die Beziehungen und den Zugriff auf die Variablen zu verbessern. Algunas Opciones comunes umfassen:

1. Barrengrafiken: Ermöglichen den Vergleich der Frequenzen oder Werte einer Variablenkategorie und können mit einer Variablennummer verknüpft werden. Zum Beispiel kann eine Balkengrafik die Verkaufszahlen für Produktkategorien anzeigen.
2. Verteilungsgrafiken: Die Beziehung zwischen numerischen Variablen und dem Code kann in einer zusätzlichen Variablenkategorie farbig dargestellt werden. Dies ermöglicht die Erkundung einer Variablenkategorie, die auf die Beziehung zwischen numerischen Variablen einwirkt.
3. Tortengrafiken: Repräsentieren die Verteilung jeder Kategorie in einer variablen Kategorie. Sie dienen zur Visualisierung der relativen Verteilung verschiedener Gruppen oder Kategorien.
4. Zusammenfassungstabellen: Sie können detaillierte Beschreibungen oder Zusammenfassungen für verschiedene Gruppen oder Kategorien erstellen. Beispielsweise kann eine Tabelle das Verkaufsangebot für die Area oder die Anzahl der Kunden für ein bestimmtes Marktsegment abdecken.

Darüber hinaus bieten die modernen BI-Geräte aktuelle interaktive Optionen wie Filter und Filter, die es ermöglichen, Zahlen und Kategorien auf verschiedenen Ebenen im Element zu erkunden und nach Bedarf eine Advert-hoc-Analyse durchzuführen.