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명목 대 서수 데이터:정의 및 예

데이터 과학으로 작업 할 때 우리는 서수와 명목 데이터의 차이가 무엇인지 이해해야합니다.이 정보는 올바른 방법으로 데이터를 사용하는 방법을 선택하는 데 도움이되므로 서수와 명목 데이터의 차이가 무엇인지 이해해야합니다.
데이터 과학자는 데이터 세트가 명목 또는 서수인지 여부에 따라 적용 할 데이터 분석 유형을 결정하는 방법을 결정합니다.

이 페이지에서 당신은 배울 것이다:

  • 명목 데이터 란 무엇이며 서수 데이터는 무엇입니까?
    정의 및 예
  • 명목 대 서수 데이터:주요 차이점
  • 비교 차트:인포그래픽.

공칭 및 서수는 두 가지 수준의 데이터 측정입니다. 변수의 측정 수준을 이해하는 것은 데이터 분야에서 작업 할 때 중요한 능력입니다.

즉,데이터를 라벨링하는 방법을”스케일”이라고합니다. 실제로 공칭,서수,간격 및 비율의 네 가지 측정 척도가 있습니다. 이들은 단순히 다양한 유형의 변수를 분류하는 방법을 나타냅니다.

명목상 자료: 정의,예,주요 특성

먼저,명목상의 데이터 스케일은 정량적 값의 유형없이 단순히 변수 라벨링에 사용된다는 것을 명확히합시다. ‘명목상’이라는 이름은’이름’을 의미하는 라틴어”이름”에서 유래했습니다.

명목 데이터는 간단한 명명 시스템으로 구별되는 항목입니다. 직업과 같이 숫자 값이 없는 데이터입니다. 공칭 데이터는 다른 번호가 매겨진 항목과 관련된 주문에 적용하지 않고 물건의 이름을 지정합니다.

명목 데이터와 변수에 대해 가장 많이 생각하는 방법은 이름이 지정되었다는 것입니다.

명목 데이터는 범주형 데이터라고도 합니다. 명목 규모에서 주제는 다른 범주에 할당됩니다. 이러한 범주로 그룹화된 값은 의미 있는 순서가 없습니다. 계층 구조가 없습니다. 예를 들어,성별 및 직업은 명목 수준 값입니다.

공칭 데이터와 변수의 주요 특성을 합산 해 보겠습니다:

명목 데이터의 특성-짧은 인포그래픽

  • 또한 어떤 유형의 주문에도 할당 할 수 없습니다.
  • 값은 고유 범주에만 할당됩니다.
  • 이러한 범주에는 의미있는 순서가 없습니다.

    • 명목 척도

    명목 척도는 비 수치 데이터를 범주로 분류합니다. 실제로 공칭 저울은”레이블”이라고 할 수 있습니다.”공칭 저울은 상호 배타적(중복 없음)이며 수치 문제가 없습니다.

    예:대륙에 국가 배치. 예:불가리아는 유럽의 한 국가입니다.

    흥미로운 참고 사항:두 가지 범주(예:여성/남성)만있는 명목 척도를”이분법”이라고합니다.”

    명목 데이터의 예:

    명목 데이터의 예-짧은 인포그래픽

    성별(여성,남성)

  • 종교(모슬린,불교,기독교)
  • 머리 색깔(금발,갈색,갈색,빨강 등)4728>
  • 주택 스타일(목장 하우스,모더니스트,아르 데코)
  • 결혼 상태(기혼,독신,미망인)
  • 민족(히스패닉,아시아)
  • 눈 색깔(파란색,녹색,갈색).

    • 위의 예에서 볼 수 있듯이 범주에 대한 본질적인 순서는 없습니다. 눈 색깔은 몇 가지 범주(파란색,녹색,갈색)가있는 범주 형 변수이며 가장 높은 것에서 가장 낮은 것으로 주문할 수있는 방법이 없습니다.

    사실,많은 시장 세분화 예가 명목상의 척도와 측정을 만들기위한 기초입니다.

    서수 데이터:정의,예,주요 특성

    서수 데이터를 정의해야 할 경우 서수가 순서대로 표시되는 위치를 표시해야 합니다. 이 명목상의 데이터와 중요한 차이입니다.

    서수 데이터는 척도상의 위치에 따라 일종의 순서로 배치되는 데이터입니다. 예를 들어,우월성을 나타낼 수 있습니다. 그러나 시퀀스 만 표시하므로 서수로 산술을 수행 할 수 없습니다.

    서수 데이터 및 변수는 범주 형 변수와 양적 변수의”중간”으로 간주됩니다. 즉,서수 데이터는 값이 정렬되는 범주형 데이터입니다.
    명목 데이터와 비교할 때,두 번째 데이터는 값을 순서에 배치할 수 없는 범주형 데이터입니다.

    서수와 값은 명목상 정보를 제공하는 것 외에도 방향을 나타냅니다.

    서수 데이터에 숫자를 할당하여 상대 위치를 표시 할 수도 있습니다. 그러나 우리는 그 숫자로 수학을 할 수 없습니다. 예:”첫 번째,두 번째,세 번째…”이를 염두에두고 우리는 서수 변수를 양적 변수와 같이 취급 할 수 없습니다.

    우리는 어떤 종류의 순서 감각을 가진 데이터를 설명하기 위해 서수 변수를 사용합니다. 그러나 연속 값 사이의 간격이 같은지 확신 할 수 없습니다.

    서수 데이터의 주요 특성을 합산해 보겠습니다:

    서수 데이터의 특성-인포그래픽

  • 서수는 시퀀스만 표시합니다.
  • 서수 데이터에 숫자를 할당 할 수 있습니다.
  • 우리는 서수로 산술을 할 수 없습니다.
  • 우리는 값 사이의 차이가 동일한지 여부를 알 수 없습니다.

    • 서수 척도

    추측 하듯이 서수 척도는 서수 데이터로 구성됩니다. 순서 척도에서는 값의 순서가 중요합니다. 각 값의 차이는 실제로 알려져 있지 않으며 중요하지 않습니다.

    항목에 다른 항목에 비해 특성이 더 많거나 적은지 정의하는 데 도움이됩니다.

    서수 척도의 가장 인기있는 예 중 일부는 직업 상태,대회 및 토너먼트 참가자 순위,학교 수업 순위:1 위,2 위,3 위 등입니다.

    데이터 수집 방법 및 시장 조사에서 서수 척도는 상대적 인식,선호도 및 의견을 측정하는 데 널리 사용됩니다.

    서수 데이터의 예:

    서수 데이터 예-인포그래픽

    위의 인포그래픽을 다운로드하세요.

  • 초등학교 교육의 가치와 교육 수준,고등학교 졸업,
    대학 졸업.
  • 회사가 고객에게 판매 경험을 1-10 의 규모로 평가하도록 요청하는 경우.
  • 고객이 선호도에 따라 브랜드 순위를 매길 때.
  • 지불하는 밴드로서,회사에 의해 표시 A,B,C,D.
  • 문자 등급:A,B,C,etc.
  • 경제 상태:낮음,중간 및 높음.
  • 당신은 설문 조사를 수행하고 그 단어의 선택에 만족의 자신의 수준을 표현하기 위해 응답자를 요청할 때:매우 만족,만족,중립,불만족,매우 불만족.
  • 응답자가 문에 1 에서 3 까지의 값을 입력해야 하는 경우. 종종”동의,중립,동의하지 않음”이라는 단어가 사용됩니다.

    • 위의 예에서 볼 수 있듯이 서수 눈금은 항목의 상대적 위치를 표시하지만 항목 간의 차이는 표시하지 않습니다.

    비교 차트: 명목 대 서수 데이터

    명목 및 서수 데이터는 통계 및 데이터 과학에서 중요한 역할을합니다.

    서수 및 명목 데이터로 무엇을 할 수 있는지 알아야합니다. 당신은 그들을 측정하는 방법을 알아야합니다. 두 가지 측정 척도(서수 및 명목)는 변수 자체에 따라 다릅니다.
    변수의 측정 수준을 아는 것은 많은 비즈니스 상황에서 중요합니다. 각 측정 저울은 서로 다른 수준의 세부 정보를 제공합니다. 공칭 스케일은 최소한의 세부 사항을 제공합니다. 반면에 서수 척도는 더 많은 세부 정보를 제공합니다.

    명목 데이터와 서수 데이터의 차이를 이해하는 것은 다음과 같은 많은 영향을 미칩니다:데이터를 분석 할 수있는 방법이나 수행 할 시장 분석 방법에 영향을 미칩니다.공칭 데이터 대 서수 데이터-비교 차트

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