ข้อมูลที่กำหนด

เลือกและซื้อผู้รับมอบฉันทะ

ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับข้อมูลที่กำหนด

ข้อมูลที่ระบุ หรือที่มักเรียกว่าข้อมูลหมวดหมู่ เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ตั้งชื่อตัวแปรโดยไม่ต้องระบุค่าเชิงปริมาณใดๆ เป็นรูปแบบข้อมูลที่ง่ายที่สุดที่สามารถจัดหมวดหมู่ออกเป็นกลุ่มต่างๆ ได้โดยไม่ต้องมีลำดับหรือลำดับชั้นใดๆ ตัวอย่างเช่น เพศ สีผม หรือประเภทของภาพยนตร์สามารถจัดประเภทตามข้อมูลที่ระบุได้ เนื่องจากไม่มีความสัมพันธ์เชิงปริมาณระหว่างกัน

ประวัติความเป็นมาของข้อมูลที่ระบุและการกล่าวถึงครั้งแรก

แนวคิดของข้อมูลที่ระบุสามารถย้อนกลับไปในยุคแรกๆ ของสถิติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานของฟรานซิส กัลตัน, คาร์ล เพียร์สัน และโรนัลด์ ฟิชเชอร์ในช่วงปลายศตวรรษที่ 19 และต้นศตวรรษที่ 20 นักวิชาการเหล่านี้เริ่มใช้การจำแนกประเภทตามที่ระบุเพื่อจัดหมวดหมู่ลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกันภายในชุดข้อมูลของตน คำว่า "nominal" นั้นได้มาจากคำภาษาละติน "nomen" ซึ่งหมายถึง "ชื่อ" และหมายถึงลักษณะการตั้งชื่อหรือการติดฉลากของข้อมูลประเภทนี้

ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลที่กำหนด: การขยายหัวข้อข้อมูลที่ระบุ

ข้อมูลที่กำหนดมีลักษณะพิเศษเฉพาะและความครบถ้วนสมบูรณ์ หมายความว่าการสังเกตทั้งหมดจะต้องจัดอยู่ในหมวดหมู่เดียวเท่านั้น และหมวดหมู่ทั้งหมดจะต้องครอบคลุมการสังเกตที่เป็นไปได้ทั้งหมด ตัวอย่างของข้อมูลที่ระบุได้แก่:

  • เพศ (ชาย, หญิง, อื่นๆ)
  • กรุ๊ปเลือด (เอ บี เอบี โอ)
  • ศาสนา (คริสต์ อิสลาม พุทธ ฯลฯ)

สิ่งสำคัญคือหมวดหมู่เหล่านี้ไม่มีระบบลำดับหรือการจัดอันดับโดยธรรมชาติ ข้อมูลที่ระบุมักใช้ในการวิจัยตลาด จิตวิทยา สังคมวิทยา และสาขาวิชาอื่นๆ มากมาย

โครงสร้างภายในของข้อมูลที่กำหนด: ข้อมูลที่กำหนดทำงานอย่างไร

ข้อมูลที่ระบุมีโครงสร้างตามหมวดหมู่ที่แยกจากกันโดยไม่มีความสัมพันธ์เชิงตัวเลขโดยธรรมชาติ โครงสร้างภายในทำได้ง่ายเพียงแค่ตั้งชื่อหรือติดป้ายกำกับหมวดหมู่

  1. ความพิเศษ: การสังเกตแต่ละครั้งอยู่ในหมวดหมู่เดียว
  2. ความอ่อนเพลีย: การสังเกตที่เป็นไปได้ทั้งหมดจะครอบคลุมอยู่ในหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่ง

ข้อมูลที่ระบุสามารถแสดงเป็นภาพได้โดยใช้แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม หรือตารางความถี่

การวิเคราะห์คุณลักษณะสำคัญของข้อมูลที่กำหนด

  • ความเรียบง่าย: ข้อมูลที่ระบุนั้นเรียบง่ายและเข้าใจง่าย
  • ไม่มีลำดับหรืออันดับ: ขาดการจัดลำดับหรือจัดอันดับหมวดหมู่ที่แท้จริง
  • ความยืดหยุ่น: ช่วยให้สามารถจัดหมวดหมู่การสังเกตได้กว้าง
  • ข้อจำกัดในการวิเคราะห์ทางสถิติ: การดำเนินการทางสถิติที่จำกัดเท่านั้นที่สามารถดำเนินการกับข้อมูลที่ระบุได้

ประเภทของข้อมูลที่ระบุ

ข้อมูลที่กำหนดสามารถแบ่งกว้าง ๆ ได้เป็นสองประเภท:

  1. ข้อมูลไบนารี: มีเพียงสองประเภทเท่านั้น (เช่น จริง/เท็จ)
  2. ข้อมูลหลายหมวดหมู่: มากกว่าสองหมวดหมู่ (เช่น สี: แดง เขียว น้ำเงิน)

วิธีใช้ข้อมูลที่กำหนด ปัญหา และวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน

ข้อมูลที่ระบุมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ ได้แก่ :

  • การวิจัยทางการตลาด: เข้าใจความต้องการของผู้บริโภค
  • ดูแลสุขภาพ: จำแนกหมู่เลือดของผู้ป่วย
  • สังคมศาสตร์: ศึกษาลักษณะทางประชากรศาสตร์

ปัญหาอาจเกิดขึ้นเนื่องจากการจำแนกประเภทที่ไม่ถูกต้อง ขาดความชัดเจน หรือการทับซ้อนกันระหว่างหมวดหมู่ วิธีแก้ไขประกอบด้วยคำจำกัดความที่ชัดเจน การจัดหมวดหมู่อย่างระมัดระวัง และการหลีกเลี่ยงความคลุมเครือ

ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีข้อกำหนดที่คล้ายกัน

เงื่อนไข ข้อมูลที่กำหนด ข้อมูลลำดับ ข้อมูลช่วงเวลา ข้อมูลอัตราส่วน
คำสั่ง เลขที่ ใช่ ใช่ ใช่
ช่วงเวลาเท่ากัน เลขที่ เลขที่ ใช่ ใช่
จุดศูนย์สัมบูรณ์ เลขที่ เลขที่ เลขที่ ใช่

มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ระบุ

ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลข้อมูลที่ระบุมีแนวโน้มที่จะเห็นความก้าวหน้าเพิ่มเติม กำลังพัฒนาเทคนิคสำหรับการแปลงและจัดการข้อมูลที่ระบุสำหรับแบบจำลองการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น

วิธีการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือเชื่อมโยงกับข้อมูลที่ระบุ

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เช่น ที่ OneProxy มอบให้ สามารถอำนวยความสะดวกในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ระบุได้ ช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยไม่เปิดเผยตัวตน ช่วยในการวิจัยตลาดหรือการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่นๆ

ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง

ด้วยการทำความเข้าใจและการนำข้อมูลที่ระบุไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยและองค์กรต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านในโดเมนต่างๆ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ข้อมูลที่กำหนด: ภาพรวมที่ครอบคลุม

ข้อมูลที่กำหนดคือข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ตั้งชื่อหรือติดป้ายกำกับตัวแปรโดยไม่ต้องระบุค่าเชิงปริมาณใดๆ เป็นรูปแบบข้อมูลที่ง่ายที่สุดที่สามารถจัดหมวดหมู่ออกเป็นกลุ่มต่างๆ โดยไม่มีลำดับหรือลำดับชั้นใดๆ ตัวอย่าง ได้แก่ การจัดหมวดหมู่เพศ สีผม หรือประเภทของภาพยนตร์

แนวคิดของข้อมูลที่ระบุมีต้นกำเนิดมาจากผลงานของนักสถิติอย่างฟรานซิส กัลตัน, คาร์ล เพียร์สัน และโรนัลด์ ฟิชเชอร์ในปลายศตวรรษที่ 19 และต้นศตวรรษที่ 20 พวกเขาใช้การจำแนกประเภทเล็กน้อยเพื่อจัดหมวดหมู่ลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกันภายในชุดข้อมูล

ข้อมูลที่ระบุทำงานโดยการจัดหมวดหมู่ข้อมูลออกเป็นกลุ่มหรือหมวดหมู่แยกกันโดยไม่มีความสัมพันธ์เชิงตัวเลขโดยธรรมชาติ หมวดหมู่จะต้องเฉพาะเจาะจงและครบถ้วนสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าการสังเกตทั้งหมดจะต้องจัดอยู่ในหมวดหมู่เดียว และหมวดหมู่ทั้งหมดจะต้องครอบคลุมการสังเกตที่เป็นไปได้ทั้งหมด

คุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูลที่ระบุ ได้แก่ ความเรียบง่าย ขาดการจัดลำดับหรือการจัดอันดับที่แท้จริง ความยืดหยุ่นในการจัดหมวดหมู่ และข้อจำกัดในการวิเคราะห์ทางสถิติ

ข้อมูลที่กำหนดสามารถแบ่งได้เป็นสองประเภทหลัก: ข้อมูลไบนารีที่มีเพียงสองหมวดหมู่ และข้อมูลหลายหมวดหมู่ที่มีมากกว่าสองหมวดหมู่

ข้อมูลที่ระบุมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาต่างๆ เช่น การวิจัยตลาด การดูแลสุขภาพ และสังคมศาสตร์ ปัญหาอาจรวมถึงการจำแนกประเภทที่ไม่ถูกต้อง ขาดความชัดเจน หรือการทับซ้อนกันระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ คำจำกัดความที่ชัดเจนและการจัดหมวดหมู่อย่างระมัดระวังสามารถบรรเทาปัญหาเหล่านี้ได้

ข้อมูลที่ระบุแตกต่างจากข้อมูลลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน เนื่องจากไม่มีลำดับ ช่วงเวลาที่เท่ากัน และมีจุดศูนย์สัมบูรณ์ มันเป็นรูปแบบข้อมูลที่ง่ายที่สุดโดยไม่มีความสัมพันธ์เชิงตัวเลขที่แท้จริงระหว่างหมวดหมู่

มุมมองในอนาคตที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลระบุรวมถึงความก้าวหน้าในข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งนำไปสู่แบบจำลองการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นและเทคนิคในการจัดการข้อมูลที่ระบุ

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่นที่ OneProxy มอบให้สามารถอำนวยความสะดวกในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ระบุ ทำให้ธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยไม่เปิดเผยตัวตน สิ่งนี้ช่วยในการวิจัยตลาดและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่นๆ

พร็อกซีดาต้าเซ็นเตอร์
พรอกซีที่ใช้ร่วมกัน

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อถือได้และรวดเร็วจำนวนมาก

เริ่มต้นที่$0.06 ต่อ IP
การหมุนพร็อกซี
การหมุนพร็อกซี

พร็อกซีหมุนเวียนไม่จำกัดพร้อมรูปแบบการจ่ายต่อการร้องขอ

เริ่มต้นที่$0.0001 ต่อคำขอ
พร็อกซีส่วนตัว
พร็อกซี UDP

พร็อกซีที่รองรับ UDP

เริ่มต้นที่$0.4 ต่อ IP
พร็อกซีส่วนตัว
พร็อกซีส่วนตัว

พรอกซีเฉพาะสำหรับการใช้งานส่วนบุคคล

เริ่มต้นที่$5 ต่อ IP
พร็อกซีไม่จำกัด
พร็อกซีไม่จำกัด

พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่มีการรับส่งข้อมูลไม่จำกัด

เริ่มต้นที่$0.06 ต่อ IP
พร้อมใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ของเราแล้วหรือยัง?
ตั้งแต่ $0.06 ต่อ IP