数据分析中的属性及其类型
简介
数据分析是检查原始数据以得出有关该信息的结论的过程。它是现代商业的一个重要方面，用于改善决策、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性。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几种。这些包括 -
数字属性 - 这些属性表示定量数据，例如数字。数字属性主要有两种类型:连续属性和离散属性。
连续属性是可以在一定范围内取任意值的属性。例如，一个人的身高可以用英寸来衡量，因此是连续属性。
离散属性是只能在一定范围内取特定值的属性。例如，一个人的年龄就是离散属性，因为它只能是整数。
分类属性 - 这些属性表示可以分为类别或组的数据。分类属性主要有两种类型:名义属性和序数属性。
名义属性是没有任何固有顺序或排名的属性。例如，一个人的眼睛颜色是一个名义属性，因为眼睛颜色没有固有的排名(例如，蓝色并不比棕色"更好")。
序数属性是具有特定顺序或排名的属性。例如，一个人的教育水平(例如，高中、大学、研究生院)是一个序数属性，因为教育水平有特定的顺序。
二元属性 - 这些属性只能采用两个值，例如真或假，或 0 和 1。二元属性通常用于数据分析，以表示是/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。
数字属性 −
一个人一年赚多少钱是一个连续数字属性，因为它可以取一定范围内的任何值(例如，$20,000 到 $100,000)。
一个人的孩子数量是一个离散数字属性，因为它只能取特定值(例如，0、1、2、3 等)。
分类属性 −
一个人的性别是一个名义分类属性，因为性别没有固有的排名(例如，男性并不比女性"更好")。
一个人的职位是一个序数分类属性，因为职位有特定的层次结构(例如，实习生的层次结构低于经理)。
二元属性 −
一个人是否拥有房子是一个二元属性，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一个二元属性，因为它只能取两个值(例如，拥有学位或没有学位)。
示例
以下是一些代码示例，演示了上面讨论的概念。−
Python 中的数字属性示例 −
# continuous numeric attribute height = 72.5 # in inches # discrete numeric attribute age = 30 # in years
Python 中分类属性的示例 −
# nominal categorical attribute eye_color = "brown" # ordinal categorical attribute education_level = "college" # possible values: "high school", "college", "graduate school"
Python 中的二进制属性示例 −
# binary attribute owns_house = True # possible values: True or False # binary attribute has_degree = False # possible values: True or False
使用 Python 中的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
属性是数据分析的重要组成部分，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。该数据集可能包括员工姓名、员工 ID、职位和薪水等属性。通过分析这些属性，公司可能能够确定趋势，例如哪些职位往往薪水更高，或者哪些员工在公司工作时间最长。
属性还可用于创建预测模型。例如，公司可以使用人员的教育水平、工作经验和薪资历史等属性来创建预测新员工薪水的模型。
除了在描述和分类数据方面的作用外，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，分析师可以创建有助于说明数据趋势和模式的图表。
结论
总之，属性是描述数据的数据集的特征或特性。它们是数据分析的重要组成部分，用于改进决策、识别趋势和优化流程。属性有几种类型，包括数字、分类和二进制。通过了解不同类型的属性及其使用方式，分析师可以更有效地分析和解释数据。
