数据分析中的属性及其类型

简介

数据分析是指检查原始数据以得出关于该信息结论的过程。它是现代业务的一个重要方面，用于改进决策、识别趋势和优化流程。

数据分析的一个重要方面是属性的概念。属性是描述数据的数据集的特征或特征。它们也称为变量或列。在本文中，我们将探讨不同类型的属性及其在数据分析中的作用。

属性类型

数据分析中常用的属性类型有以下几种：

数值属性 - 这些属性表示定量数据，例如数字。数值属性主要有两种类型：连续型和离散型。

  • 连续属性是可以取某个范围内的任何值的属性。例如，一个人的身高可以用英寸来衡量，因此是连续属性。

  • 离散属性是只能取某个范围内的特定值的属性。例如，一个人的年龄是离散属性，因为它只能是整数。

类别属性 - 这些属性表示可以划分为类别或组的数据。类别属性主要有两种类型：名义型和有序型。

  • 名义属性是没有内在顺序或等级的属性。例如，一个人的眼睛颜色是名义属性，因为眼睛颜色没有内在等级（例如，蓝色并不“优于”棕色）。

  • 有序属性是有特定顺序或等级的属性。例如，一个人的教育程度（例如，高中、大学、研究生院）是有序属性，因为教育程度有特定的顺序。

二元属性 - 这些属性只能取两个值，例如真或假，或 0 和 1。二元属性通常用于数据分析来表示是/否或开/关类型的情况。

示例

为了更好地理解不同类型的属性，让我们看一些示例。

数值属性 -

  • 一个人每年赚取的金额是连续数值属性，因为它可以在某个范围内取任何值（例如，$20,000 到 $100,000）。

  • 一个人孩子的数量是离散数值属性，因为它只能取特定的值（例如，0、1、2、3 等）。

类别属性 -

  • 一个人的性别是名义类别属性，因为性别没有内在等级（例如，男性并不“优于”女性）。

  • 一个人的职位是有序类别属性，因为职位有特定的等级（例如，实习生的职位低于经理）。

二元属性 -

  • 一个人是否拥有房子是二元属性，因为它只能取两个值（例如，拥有房子或不拥有房子）。

  • 一个人是否拥有大学学位是二元属性，因为它只能取两个值（例如，拥有学位或不拥有学位）。

示例

以下是一些代码示例，演示了上面讨论的概念。

Python 中数值属性的示例 -

# continuous numeric attribute
height = 72.5 # in inches

# discrete numeric attribute
age = 30 # in years

Python 中类别属性的示例 -

# nominal categorical attribute
eye_color = "brown"

# ordinal categorical attribute
education_level = "college" # possible values: "high school", "college", "graduate school"

Python 中二元属性的示例 -

# binary attribute
owns_house = True # possible values: True or False

# binary attribute
has_degree = False # possible values: True or False

Python 中使用属性进行数据可视化的示例（使用 Matplotlib 库） -

import matplotlib.pyplot as plt

# assume we have a list of employee objects with attributes "salary" and "job_title"
employees = [employee1, employee2, employee3, ...]

# create a list of salaries and a list of job titles
salaries = [employee.salary for employee in employees]
job_titles = [employee.job_title for employee in employees]

# create a bar chart showing the average salary for each job title
plt.bar(job_titles, salaries)
plt.xlabel("Job Title")
plt.ylabel("Average Salary")
plt.title("Salary by Job Title")
plt.show()

属性在数据分析中的重要性

属性是数据分析中必不可少的一部分，因为它们有助于描述和分类数据。通过了解不同类型的属性，分析师可以更好地理解他们正在处理的数据并得出更准确的结论。

例如，考虑一个包含公司员工信息的数据集。数据集可能包含诸如员工姓名、员工 ID、职位和薪水等属性。通过分析这些属性，公司可能能够识别诸如哪些职位倾向于拥有更高的薪水或哪些员工在公司工作时间最长等趋势。

属性也可用于创建预测模型。例如，公司可能会使用诸如一个人的教育程度、工作经验和薪资历史等属性来创建预测新员工薪资的模型。

除了在描述和分类数据中的作用外，属性对于数据可视化也很重要。通过根据特定属性组织数据，分析师可以创建图表和图形，以帮助说明数据中的趋势和模式。

结论

总之，属性是描述数据集的特征或特征。它们是数据分析中必不可少的一部分，用于改进决策、识别趋势和优化流程。属性有多种类型，包括数值型、类别型和二元型。通过了解不同类型的属性及其使用方法，分析师可以更有效地分析和解释数据。

更新于：2023年1月16日

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