定性數據導論
下面的文章概述了定性數據的類型。近似、準確、表征并滿足要求的數據稱為定性數據。它可以通過各種方法記錄和觀察。定性數據可以由一對一訪談、觀察和焦點小組組成。在統計學中，定性數據可以稱為分類數據。它可以根據對象或環境的屬性進行組織。定性數據在決定特征和特質的正確頻率方面很重要，也可以是人們對不同情景的反應的角度和情緒。
不同類型的定性數據
定性數據可以通過演繹和歸納的方法收集，通過安排、組織、設置代碼和驗證收集的定性數據，最后通過集合分析給出問題的適當解決方案。
Hadoop、數據科學、統計和；其他
定性數據可大致分為名義數據和序數數據。
1。標稱數據
在統計學中不包含任何可測量值的非限定變量的分類稱為標稱數據，稱為命名或標記數據。它用于命名或標記變量，而不定義任何定量值。在名義數據具有定量值的少數情況下，情況可能并非如此。定量值不具有任何真正的數字特征，如不規則區間、虛假比率數據。
標稱值不能用一般的數學運算符計算。例如，需要一名研究人員生成一個數據庫，其中包含少數人的聯系電話和位置。調查采用開放式封閉式問卷進行評估。這是收集定性數據的最佳方法之一。當電話號碼未鎖定時，國家代碼將是一個關閉的輸入選項。
標稱數據可用條形圖和餅圖表示。它可以通過投票方式收集。每一位候選人當選后，選票的循環率都會被衡量。這在統計學上被稱為一種模式。該數據庫是從移民中收集的，這將有助于估計國家、性別、年齡、種族、階級，以提取一個國家的旅游報告或一些國際商務會議。
通過觀察收集的定性數據。這項觀察是由研究人員進行的，目的只是收集相關的、知識豐富的數據，這些數據可以應用于他的實時理論中。這種類型的數據可以通過一些先進的技術進行攜帶，以備將來使用。定性數據可以是任何形式的視頻、音頻、照片或文檔。
這類定性數據可以通過長時間反復分析來源獲得。這是一種觀測方法，使用幾年，在某些特殊情況下，可以延長到幾十年。這些定性數據的重點是通過對具有共同屬性的受試者進行實證分析來探索相關性。這些數據可以通過對不同調查的深入研究來收集。這些數據的獨創性被用來探索一個主題中簡單和復雜的內容。它可以用來從一個共同的話題中獲取更多的推論，并給出許多維度。
2。順序數據
它是一個有序變量的組織。這是一種定性數據收集方法，而變量是自然的、有序的，類別之間的距離未知。例如，當客戶以滿意、不滿意或漠不關心的選項在可變尺度上輸入滿意度時，會收集有序數據。它是有序變量的集合。收集的數據將類似于利克特量表的問卷格式。這類主要亮點是將工作或服務經驗分為非常好、非常好、非常差或非常差。其他順序數據包括軟件或bug的優先級、跑步者的健壯性或食物的味道等，可以區分為臨界、高、中或低。
一對一訪談可以作為一種常見的工具，作為一種個人方法，研究訪談可以一對一地直接從個人那里收集信息。它可以是對話、非正式和無組織的形式。這些問題是自發的、開放式的問題，讓面試流程決定接下來要問的問題。焦點小組以小組討論的形式進行，小組討論的人數限制在6至10人之間。
根據分類的數據，小組成員可能有類似的想法。調查人員跟蹤跑步者的數據，并選擇有足夠技能贏得比賽的運動員。同樣，這個概念可以應用于所有領域。
記錄的維護已經可用且可靠，數據源可用于未來的研究。這類定性數據類似于圖書館，可以參考圖書館收集相關數據并獲取相關知識。有序數據是用來組織它的標量數據，沒有經過校準的度量。它通過模式、中值分布和頻率進行分析。在這里，名義數據使用模式組織，而序數數據使用中值和模式。
定性數據提供了記錄情緒的深度知識和細節。它為開放式問卷調查提供了一個引發新對話的空間。研究人員知識的擴展為未來技術的發明提供了空間。個體的行為差異及其對特定場景的態度為創建定性數據鋪平了道路，這些定性數據后來成為數據挖掘、大數據、深度學習技術和機器學習領域的一種方法。由于定性數據是為許多資源輸入的，因此應詳細處理此類數據，以查看其洞察力，這有助于為不可預測的問題提供最佳結果。
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