![数据可视化原理与实战:基于Power BI](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/756/47216756/b_47216756.jpg)
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1.2 量性数据与质性数据
在了解数据类型之前,我们首先要理解何谓数据,如果将两个汉字拆开,我们得到以下的解释,见图1.2.1。假设你去超市购买了100元的商品,这100元就是消费金额。结账后,超市会提供发票,上面包括了购买商品的凭证,二者合一为数据。
![](https://epubservercos.yuewen.com/87A8E7/26581270609165506/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P19_483.jpg?sign=1738842569-x1OUPZxfKafF0jNN3u7RKaErbKSeSwCy-0-5bd44eff95ba4b74fe31f1b2c2a8d33b)
图1.2.1
在上述例子中,100元仅是对数值的衡量,但如果要对其采取进一步有价值的分析,我们需要使用维度(凭据)。例如,100元消费中,有20元购买了啤酒、80元购买了尿布,这就是从商品维度对数值的描述;结账的时间为2018年10月10日,这是从时间维度对数值的描述。同理,我们还可以从客户维度、地理维度对数值进行描述。虽然无论从哪个维度去汇总,我们得出的汇总都是100元,但因分析维度不同,由分析结果所产生的行为也会不同。在数据分析中,数值和维度是同时存在的,不可分割的。分析的维度越多,分析洞察就越有价值,数据粒度越细腻,见图1.2.2。
![](https://epubservercos.yuewen.com/87A8E7/26581270609165506/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P19_487.jpg?sign=1738842569-Ea5ZvcAo6jTnVFf09RNVkycUFkEbVyMz-0-a92a44c80eb8dcd52bd4586a51636528)
图1.2.2
接下来,我们了解数据的类型。总体上,数据可分为两大类:质性数据与量性数据。质性数据又称为分类型数据,又可细分为名义型数据与定序型数据。量性数据又称为数值型数据,又可细分为离散型数据与连续型数据,见图1.2.3。
![](https://epubservercos.yuewen.com/87A8E7/26581270609165506/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P20_502.jpg?sign=1738842569-nrazM0snI6WeZAQUHh2qeyYYjN8fB4Ux-0-52a81fba1b7d9cb4eac9d1016a567a50)
图1.2.3