可视化学习笔记1：数据类型

数据类型汇总

定量

定量数据是可以用数字衡量的数据，例如温度、金钱和猫咪的抓痕数。你可以将定量数据分成两组：连续数据和离散数据。离散数据只能包含特定的值。例如，交易售出的商品数量只能是正整数，你不可能购买 2.5 个枕头（或 2.5 只猫！）

连续数据可以是某个范围内的任何值，例如时间、高度或金钱。

定性

定性数据是对事物进行描述的信息，无法用数字量化，例如男性/女性和头发颜色。这些是分类数据，表示属于某个类别和组。通常，你需要按照类别对数据分组并进行对比。

数据还可以是有序数据，例如排名和在问卷调查中看到的主观量表，例如“你觉得炸玉米饼怎么样？”

1. 好恶心！
2. 不好吃
3. 还行
4. 好吃
5. 很美味！

你有时候会看到有序数据被编号了（1 到 5），但是这些数字并不表示任何含义。

这些是你将看到的典型数据类型。你可能会处理图片或文字，这些内容似乎不符合上述类别。但是大部分情况下，你可以将它们转换为数字或类别。

以下是到目前为止的总结

• 定量
  • 连续
    • 时间、高度、重量、金钱、利率、温度
  • 离散
    • 出售的数量、会的语言数量、昨天收到的邮件数量
• 定性
  • 分类
    • 性别、头发颜色、国家/地区、猫咪品种
  • 有序
    • 排名、调查问卷问题，例如“你对猫咪有何感受？”
      1. 讨厌猫咪
      2. 不喜欢
      3. 保持中立
      4. 喜欢
      5. 非常喜欢

下面的流程图可以帮助你明白你的数据归为何种数据类型。