英语翻译：

【计】 categorical data; cluster data

分词翻译：

分类数的英语翻译：

【计】 number of categories

据的英语翻译：

according to; depend on; evidence; occupy

专业解析

在汉英词典视角下，“分类数据”指根据特定属性或特征将信息划分为互斥且完备的类别所形成的数据类型。其核心特征在于数据点代表的是离散的、非数值型的类别归属，而非可度量的连续数值。英文对应术语为Categorical Data。

核心特征与解释

1. 离散性与非数值性

   分类数据本质上是离散的，其取值代表有限且明确的类别（如性别：男/女；产品类型：A/B/C）。这些类别标签本身不具备数学运算意义（例如，“男”+“女”无实际含义），区别于可进行加减运算的数值型数据。

2. 互斥性与完备性

   每个数据点仅属于一个类别（互斥性），且所有可能的类别需覆盖全部研究对象（完备性）。例如，在调查“出行方式”时，类别需包含“公交、地铁、自驾、步行”等选项，确保无遗漏。

3. 测量尺度

   分类数据可分为两类：

   • 名义尺度（Nominal Scale）：类别间无顺序关系（如血型：A/B/AB/O）。
   • 序数尺度（Ordinal Scale）：类别间存在逻辑顺序（如满意度：非常不满意/不满意/一般/满意/非常满意）。

应用场景

分类数据广泛用于社会科学调查（人口统计分组）、市场研究（用户偏好分类）、医学研究（疾病类型诊断）等领域。其分析需采用特定统计方法，如卡方检验（$chi$）、列联表分析或逻辑回归，而非适用于数值数据的均值或标准差计算。

权威参考来源

• Merriam-Webster Dictionary: 定义分类变量（Categorical Variable）为“取值为有限类别的变量”[https://www.merriam-webster.com/dictionary/categorical%20variable]。
• Oxford English Dictionary: 强调分类数据“通过标签而非数值表示群体特征”[https://www.oed.com/view/Entry/29354]。
• 统计学教材参考: Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis. Wiley. 系统阐述分类数据的理论基础与分析方法。

网络扩展解释

分类数据（Categorical Data）是统计学和数据分析中的一种数据类型，用于表示事物所属的类别或标签。以下是详细解释：

1.定义与特点

分类数据通过离散的、有限的类别描述对象的属性，其核心特征是：

• 非数值性：通常以文字或符号表示（如“男/女”“红/蓝”），即使使用数字编码（如1=男，2=女），这些数字也不具备数学意义。
• 不可运算：无法进行加减乘除等数值运算，但可统计频次或比例。

2.主要类型

分类数据分为两类：

• 名义数据（Nominal Data）：类别无顺序，如血型（A/B/O型）、城市名称。
• 有序数据（Ordinal Data）：类别有内在顺序，如教育程度（小学<中学<大学）、满意度等级（低→中→高）。

3.应用场景

• 统计分析：用于频数统计、列联表分析或卡方检验。
• 机器学习：需转换为数值形式（如独热编码）供模型处理。
• 市场调研：记录用户偏好、职业类型等定性信息。

4.与数值型数据的区别

特征	分类数据	数值型数据
表现形式	类别标签	连续或离散数值
运算支持	仅频次统计	可计算均值、方差等
示例	性别、产品类型	年龄、温度、销售额

5.注意事项

• 避免对分类数据错误应用数值型分析方法（如计算平均值）。
• 在数据分析前需明确分类变量的类型（名义/有序），以选择合适的统计方法。

如需进一步了解如何处理分类数据（如编码方法），可提供具体场景后补充说明。

分类

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