4、工程数据分析中的数据类型、采集与可视化

工程数据分析中的数据类型、采集与可视化

在工程数据分析中，准确理解数据类型、掌握数据采集方法以及运用合适的可视化工具至关重要。下面将详细介绍相关内容。

1. 数据类型

在统计分析中，变量的测量水平是核心概念，它有助于我们正确解读和处理数据。数据主要分为以下几类：
- 分类数据（Categorical）
- 名义数据（Nominal） ：类别之间没有顺序。例如公司员工的“职位”“部门”“业务单元”“性别”和“种族”等类别。以员工数据为例，“职位”可能包括高级经理、技术架构师等；“部门”有 IT、财务、销售等。这些类别无法进行层次排列，所以属于名义数据。
| Full Name | Job Title | Department | Business Unit | Gender | Ethnicity |
| — | — | — | — | — | — |
| Emily Davies | Sr. Manger | IT | Research & Development | Female | Black |
| Theodore Dinh | Technical Architect | IT | Manufacturing | Male | Asian |
| … | … | … | … | … | … |
- 顺序数据（Ordinal） ：类别具有顺序。如工程师的教育水平，“副学士学位”“学士学位”“硕士学位”和“博士学位”代表着教育程度的递增。
- 数值数据（Numerica