Типы данных: категориальные и числовые данные

🥳 Получите 100% бесплатный доступ ко всем 365 курсам по науке о данных — с 6 по 21 ноября! ➡ https://bit.ly/43aatiY

👉 Зарегистрируйтесь на наш полный курс по науке о данных со скидкой 57%: https://bit.ly/3sJATc9
👉 Скачайте наше бесплатное руководство по карьере в области науки о данных: https://bit.ly/47Eh6d5

В этом руководстве мы рассмотрим два типа данных: категориальные и числовые.

Итак, категориальные данные описывают категории или группы. Один из примеров — марки автомобилей, такие как Mercedes, BMW и Audi, — они отражают разные категории. Другой пример — ответы на вопросы типа «да» и «нет». Если мы задаём вопросы типа:
— Вы сейчас учитесь в университете?
— Или
— У вас есть автомобиль?

Да и нет — это две группы ответов, которые можно получить.

Это категориальные данные.

С другой стороны, числовые данные, как следует из названия, представляют собой числа. Они делятся на два подмножества: дискретные и непрерывные.
Дискретные данные обычно можно подсчитать в конечных величинах. Хорошим примером может служить количество детей, которых вы хотите иметь. Даже если вы не знаете точно, сколько их, вы абсолютно уверены, что значение будет целым числом, например, 0, 1, 2 или даже 10.

Непрерывные данные бесконечны, и их невозможно подсчитать. Например, ваш вес может принимать все значения в некотором диапазоне!

► Если вам понравился контент, нажмите кнопку «ПОДПИСАТЬСЯ»: https://www.youtube.com/c/365DataScie...

► ПОСЕТИТЕ наш сайт: https://bit.ly/365ds

🤝 Свяжитесь с нами в LinkedIn:   / 365datascience  

365 Data Science — это онлайн-образовательный сайт, предлагающий невероятную возможность начать карьеру в сфере науки о данных, независимо от ваших знаний и опыта. Мы подготовили множество курсов, отвечающих потребностям начинающих BI-аналитиков, аналитиков данных и специалистов по работе с данными.

Мы в 365 Data Science — преданные своему делу преподаватели, которые верят, что отсутствие доступа к качественным учебным ресурсам не должно подавлять любопытство. Именно поэтому мы концентрируем все усилия на создании высококачественного образовательного контента, доступного онлайн каждому.

Ознакомьтесь с нашими руководствами по карьере в области науки о данных:    • How to Become a... (Data and AI Career Gui...  

#TYPESOFDATA #CATEGORICALDATA #NUMERICALDATA