الکتروهایو

هوش مصنوعی / الکترونیک / برنامه‌نویسی

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو
در این مقاله می‌خوانید:

زمان تخمینی مطالعه: 4 دقیقه

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی و تفسیر آن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله آمار، علوم کامپیوتر، روانشناسی و بازاریابی ضروری است. این مقاله ویژگی‌ها، کاربردها و تفاوت‌های داده‌های اسمی را با سایر انواع داده‌ها را بررسی می‌کند.

داده‌های اسمی چیست؟

داده‌های اسمی برخلاف داده‌های ترتیبی، متغیرها را با یک ترتیب اساسی برچسب‌گذاری یا دسته‌بندی می‌کند. به عنوان مثال، هنگام جمع‌آوری داده‌ها در مورد اشکال حمل‌ونقل ترجیحی، مانند دوچرخه، اتومبیل، اتوبوس، قطار، تراموا یا قطار، هر دسته منحصر به فرد و غیرقابل سنجش است. مشخصات اصلی داده‌های اسمی به شرح زیر است:

  • دسته‌بندی بدون ترتیب: متغیرها را بدون ارائه سلسله مراتب یا رتبه‌بندی در میان آنها به گروه‌های مجزا دسته‌بندی می‌کند. به عنوان مثال، انواع خون (A، B، AB، O) به طور اسمی طبقه‌بندی می‌شوند، زیرا هیچ نظم ذاتی در آنها وجود ندارد.
  • برچسب‌های غیر عددی: نام‌ها، برچسب‌ها یا کدها اغلب برای نشان دادن این نوع داده‌ها استفاده می‌شوند. این برچسب‌ها هیچ رابطه عددی را نشان نمی‌دهند. آنها فقط توصیفی هستند.
  • انحصاری متقابل: هیچ همپوشانی بین دسته‌ها وجود ندارد. هر قطعه داده برای دسته خود منحصر به فرد است. برای مثال، جنسیت پاسخگوی نظرسنجی اسمی است. آنها فقط می‌توانند در یک گروه قرار گیرند.
  • بدون عملیات حسابی: رویه‌های حسابی مانند جمع و تفریق برای Nominal Data اعمال نمی‌شود. این به این دلیل است که آنها فاقد یک مقدار عددی معنادار هستند.

کاربردهای داده‌های اسمی

داده‌های اسمی در زمینه‌های مختلف برای دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل ویژگی‌هایی که نظم طبیعی ندارند استفاده می‌شود. در ادامه برخی از کاربردی‌های رایج این نوع داده آورده شده است:

  • تحقیقات بازار: تقسیم‌بندی مصرف‌کنندگان بر اساس ترجیحات برند یا انتخاب محصول.
  • مراقبت‌های بهداشتی: طبقه‌بندی بیماران بر اساس گروه خونی یا صفات ژنتیکی.
  • مطالعات جامعه شناختی: شناسایی گروه‌های جمعیتی بر اساس مقولاتی مانند مذهب یا قومیت.
  • منابع انسانی: سازماندهی کارکنان بر اساس بخش یا نقش شغلی.

داده‌های اسمی در مقابل داده‌های ترتیبی

در ادامه و در جدول زیر مقایسه‌ای مابین Nominal Data و داده‌های ترتیبی آورده شده است.

منظرداده‌های اسمیداده‌های ترتیبی
تعریفمتغیر‌ها را بدون ترتیب طبقه‌بندی می‌کنندمتغیرها را به ترتیب معنی‌دار دسته‌بندی و رتبه‌بندی می‌کند.
نظمفاقد نظم ذاتی استدارای رتبه یا ترتیب مشخص است
مثالرنگ چشم، جنس، انواع میوه‌هاسطح تحصیلات، رضایت مشتری، وضعیت اجتماعی-اقتصادی.
تکنیک‌های تحلیلشمارش فرکانس، حالتمیانه‌ها، دامنه‌ها و روش‌های آماری مبتنی بر مرتبه
نحوه نمایش رایجبرچسب‌های طبقه‌بندی شدهدسته‌ها یا رتبه‌های مرتب شده
مقیاسغیر عددی یا طبقه‌بندی شده بدون دنبالهدسته‌های مرتب شده اغلب مقادیر عددی را برای رتبه اختصاص می‌دهند
عملیات آماریمحدود به شمارش و گروه‌بندیامکان ترتیب و مقایسه را فراهم می‌کند، اما عملیات حسابی را نه
مقایسه Nominal Data و داده‌های ترتیبی

چگونه داده‌های اسمی را تجزیه و تحلیل کنیم؟

تجزیه و تحلیل Nominal Data معمولاً شامل خلاصه کردن فراوانی هر دسته است. در این بخش چند تکنیک رایج برای تجزیه و تحلیل داده‌های اسمی آورده شده است:

  • توزیع فراوانی: شمارش تعداد وقوع برای هر دسته.
  • حالت Mode: شناسایی دسته با بیشترین فراوانی.
  • جداول احتمالی: برای بررسی رابطه بین دو متغیر اسمی استفاده می‌شود.
  • تجسم: نمایش بصری داده‌های اسمی اغلب شامل موارد زیر است:
    • نمودار میله‌ای: نمایش فرکانس هر دسته با نوار.
    • نمودار دایره‌ای: نشان دادن نسبت هر دسته در یک کل.

نتیجه گیری

داده‌های اسمی در سازماندهی و تفسیر اطلاعات طبقه‌بندی شده در زمینه‌های مختلف بسیار مهم است. درک ویژگی‌های آن و نحوه تجزیه و تحلیل آن برای تجزیه و تحلیل داده‌های عملی و تصمیم گیری ضروری است. چه در تحقیقات بازار، چه در مراقبت‌های بهداشتی و چه در جامعه شناسی، به دسته‌بندی دنیای اطراف ما کمک می‌کند و پایه‌ای برای تحلیل و بینش بیشتر فراهم می‌کند.

لوگو الکتروهایو

الکتروهایو در خدمت مخاطبان عزیز می‌باشد. ما در تیم الکتروهایو در تلاش برای تهیه مقالات و مطالب به روز هستیم. لطفا برای مطالب و مقالات بیشتر با ما همراه باشید.

مطالب مرتبط:

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. حاشیه‌نویسی‌ها برچسب‌هایی هستند که داده‌ها را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند یا قطعات مختلف اطلاعات را با یکدیگر مرتبط می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آنها به

ادامه مطلب »
هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و متنوع بودند. برخی از آنها کاملاً عشایری بودند و مرتباً موقعیت خود را تغییر می‌دادند. برخی از آنها فواصل بسیار زیادی را مهاجرت کردند، در

ادامه مطلب »
با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده در اطراف اشیاء شناسایی شده، مکان یک شی را در یک تصویر شناسایی و مکان‌یابی می‌کند. اهمیت تشخیص اشیاء را نمی‌توان به اندازه کافی بیان

ادامه مطلب »
با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخش‌های فناوری اطلاعات در مورد آن بحث و گفتگو وجود دارد. امروزه همه چیز در حال خودکار شدن است، و برنامه‌های کاربردی نیز به سرعت در

ادامه مطلب »
مفهوم شبکه‌های مولد متخاصم GANs در حوزه یادگیری ماشین - سایت الکتروهایو

مفهوم شبکه‌های مولد متخاصم GANs در حوزه یادگیری ماشین

شبکه‌های متخاصم مولد(Generative Adversarial Networks) یک کلاس از چارچوب‌های یادگیری ماشین است. بر اساس مجموعه داده‌های آموزشی، یک GANs یاد می‌گیرد که داده‌های جدید را با همان آمار مجموعه آموزشی تولید کند. داده‌های ایجاد شده توسط GANs می‌تواند هر چیزی

ادامه مطلب »
حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. …

هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و …

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده …

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی - سایت الکتروهایو

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی

تصویربرداری چند طیفی تکنیکی است که نور را در طیف وسیعی از باندهای طیفی، فراتر …

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخش‌های …