数据分析中的属性及其类型

介绍

数据分析是指对原始数据进行分析，以得出关于这些信息的结论的过程。它是现代商业中的关键部分，用于改进决策制定、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。属性是描述数据集的特征或特点。它们也被称为变量或列。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。

属性的类型

在数据分析中常用的属性有几种类型，包括 –

数值属性 - 这些属性表示定量数据，例如数字。数值属性有两种主要类型：连续和离散。

连续属性是在一定范围内可以取任何值的属性。例如，一个人的身高可以用英寸来衡量，因此是一个连续属性。
离散属性是在一定范围内只能取特定值的属性。例如，一个人的年龄是离散属性，因为它只能是整数。

分类属性 - 这些属性表示可以分为不同类别或组的数据。分类属性有两种主要类型：名义和顺序。

名义属性是没有任何固有顺序或排序的属性。例如，一个人的眼睛颜色是名义属性，因为没有固有的眼睛颜色等级 (例如，蓝色并不比棕色“更好”)。
顺序属性是具有特定顺序或排序的属性。例如，一个人的教育程度（例如，高中、大学、研究生院）是一个顺序属性，因为教育程度之间有一个特定的顺序。

二元属性 - 这些属性只能取两个值，例如真或假，或0和1。二元属性在数据分析中常用来表示是/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 –

一个人一年赚的钱是一个连续数值属性，因为它可以在一定范围内取任何值（例如20,000到100,000美元）。
一个人拥有的孩子数量是一个离散数值属性，因为它只能取特定的值（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序（例如，男性并不比女性“更好”）。
一个人的职位是一个顺序分类属性，因为职位有一个特定的层次结构（例如，实习生在层次结构中低于经理）。

二进制属性 –

一个人是否拥有房子是一个二进制属性，因为它只能有两个值（拥有房子或者没有房子）。
一个人是否拥有大学学历是一个二进制属性，因为它只能有两个值（有学位或者没有学位）。

示例

以下是一些代码示例，演示了上述讨论的概念。 –

Python中数字属性的示例 –

# continuous numeric attribute
height = 72.5 # in inches

# discrete numeric attribute
age = 30 # in years

Python中分类属性的示例如下 –

# nominal categorical attribute
eye_color = "brown"

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

Python中二进制属性的示例 –

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

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

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()