معلومات موجزة عن البيانات الاسمية
البيانات الاسمية، والتي تسمى غالبًا البيانات الفئوية، هي نوع من البيانات المستخدمة لتسمية المتغيرات دون تقديم أي قيمة كمية. إنها أبسط أشكال البيانات التي يمكن تصنيفها إلى مجموعات مختلفة، دون ترتيب أو تسلسل هرمي معين. على سبيل المثال، يمكن تصنيف الجنس أو لون الشعر أو أنواع الأفلام ضمن البيانات الاسمية حيث لا توجد علاقة قابلة للقياس مع بعضها البعض.
تاريخ أصل البيانات الاسمية وأول ذكر لها
يمكن إرجاع مفهوم البيانات الاسمية إلى الأيام الأولى للإحصاءات، وخاصة في أعمال فرانسيس جالتون، وكارل بيرسون، ورونالد فيشر في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين. بدأ هؤلاء العلماء في استخدام التصنيفات الاسمية لتصنيف الخصائص المميزة ضمن مجموعات البيانات الخاصة بهم. مصطلح "اسمي" نفسه مشتق من الكلمة اللاتينية "nomen"، والتي تعني "الاسم"، ويشير إلى جانب التسمية أو التصنيف لهذا النوع من البيانات.
معلومات تفصيلية عن البيانات الاسمية: توسيع الموضوع البيانات الاسمية
وتتميز البيانات الاسمية بالحصرية والشمولية. ويعني ذلك أن جميع الملاحظات يجب أن تندرج ضمن فئة واحدة فقط، ويجب أن تغطي جميع الفئات جميع الملاحظات الممكنة. تشمل أمثلة البيانات الاسمية ما يلي:
- الجنس (ذكر، أنثى، آخر)
- فصيلة الدم (A، B، AB، O)
- الدين (المسيحية، الإسلام، البوذية، الخ)
المفتاح هنا هو أن هذه الفئات لا تحتوي على ترتيب متأصل أو نظام تصنيف. غالبًا ما تُستخدم البيانات الاسمية في أبحاث السوق وعلم النفس وعلم الاجتماع ومختلف التخصصات الأخرى.
الهيكل الداخلي للبيانات الاسمية: كيف تعمل البيانات الاسمية
يتم تنظيم البيانات الاسمية حول فئات منفصلة دون أي علاقة رقمية متأصلة. الهيكل الداخلي بسيط مثل تسمية الفئات أو تصنيفها.
- التفرد: كل ملاحظة تنتمي إلى فئة واحدة.
- الإرهاق: كل ملاحظة محتملة مشمولة بإحدى الفئات.
يمكن تصور البيانات الاسمية باستخدام المخططات الشريطية أو المخططات الدائرية أو الجداول التكرارية.
تحليل السمات الرئيسية للبيانات الاسمية
- بساطة: البيانات الاسمية بسيطة وسهلة الفهم.
- لا يوجد ترتيب أو رتبة: يفتقر إلى الترتيب الجوهري أو تصنيف الفئات.
- المرونة: يسمح بتصنيف واسع للملاحظات.
- القيود في التحليل الإحصائي: لا يمكن إجراء سوى عمليات إحصائية محدودة على البيانات الاسمية.
أنواع البيانات الاسمية
يمكن تصنيف البيانات الاسمية على نطاق واسع إلى نوعين:
- البيانات الثنائية: فئتان فقط (على سبيل المثال، صحيح/خطأ).
- بيانات متعددة الفئات: أكثر من فئتين (على سبيل المثال، الألوان: الأحمر، الأخضر، الأزرق).
طرق استخدام البيانات الاسمية والمشكلات وحلولها المتعلقة بالاستخدام
تستخدم البيانات الاسمية على نطاق واسع في مجالات مختلفة، بما في ذلك:
- البحث عن المتجر: فهم تفضيلات المستهلك.
- الرعاىة الصحية: تصنيف فصائل دم المرضى.
- العلوم الاجتماعية: دراسة الخصائص الديموغرافية.
قد تنشأ مشاكل بسبب سوء التصنيف، أو عدم الوضوح، أو التداخل بين الفئات. وتشمل الحلول تعريفًا واضحًا، وتصنيفًا دقيقًا، وتجنب الغموض.
الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى مع مصطلحات مماثلة
| شروط | بيانات اسمية | البيانات ترتيبي | بيانات فاصلة | بيانات النسبة |
|---|---|---|---|---|
| طلب | لا | نعم | نعم | نعم |
| فترات متساوية | لا | لا | نعم | نعم |
| نقطة الصفر المطلقة | لا | لا | لا | نعم |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بالبيانات الاسمية
مع ظهور البيانات الضخمة والتعلم الآلي، من المرجح أن تشهد معالجة البيانات الاسمية مزيدًا من التقدم. ويجري تطوير تقنيات تحويل ومعالجة البيانات الاسمية لنماذج تحليلية أكثر تعقيدًا.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بالبيانات الاسمية
يمكن للخوادم الوكيلة مثل تلك التي توفرها OneProxy تسهيل جمع البيانات الاسمية وتحليلها. فهي تسمح للشركات بجمع البيانات من مصادر مختلفة بشكل مجهول، مما يساعد في أبحاث السوق أو غيرها من القرارات المبنية على البيانات.
روابط ذات علاقة
من خلال فهم البيانات الاسمية وتنفيذها بشكل فعال، يمكن للباحثين والمنظمات الحصول على رؤى واتخاذ قرارات مستنيرة عبر مختلف المجالات.
