![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=1738855578-0pwm4Mkz8cHVvrvUN8EFZjravKtbEXR6-0-17654ad9a140cb307315a31365fc98da)
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=1738855578-TJ1J0EFRfGSiS7Ipw4N1gl6qoEe4wX4E-0-197ca05ca24dc233dde3817906ef447a)
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=1738855578-pqf6UN8ITHkvPU6OA938Lr624uUW358W-0-384fe96bc166206e8a6e705db5388288)
图1.2.3