Категории данных
Категории данных — это группы данных, объединённых по одному общему признаку. Такое разделение помогает упорядочить сведения, сравнить объекты и сделать обоснованный вывод.
Категории задают до начала сравнения или во время обработки результатов. Сначала выбирают признак классификации, затем распределяют по нему все подходящие данные. Например, сведения о растениях можно разделить по типу жизненной формы: деревья, кустарники и травы. Важно, чтобы выбранные группы не смешивали разные основания: нельзя в одной схеме делить объекты одновременно по цвету и размеру.
Категории могут быть качественными — например «металл», «пластмасса», «дерево», — или связанными с числовыми значениями. В последнем случае числа часто объединяют в интервалы: до 10, от 10 до 20, больше 20. Чёткие границы категорий позволяют правильно заносить результаты в таблицу данных и строить диаграмму сравнения.
При изучении мусора в школьном дворе получили предметы: 12 пластиковых бутылок, 8 бумажных упаковок и 5 металлических банок. Категории данных здесь — «пластик», «бумага» и «металл», а числа показывают количество предметов в каждой категории. Поэтому можно сравнить, какого вида отходов больше.
Категория данных — это группа по общему признаку, а классификация объектов — сам процесс распределения объектов по таким группам. Кроме того, категория не обязательно означает точное числовое значение: «высокая температура» — категория, а \(37\ ^\circ\mathrm{C}\) — конкретное измерение.
Какие категории выбраны, если животных разделили на млекопитающих, птиц и рыб?
Главное
- Категории данных — группы значений или объектов с общим признаком.
- Для создания категорий выбирают одно основание и распределяют по нему все данные.
- Категории упрощают сравнение, заполнение таблиц и построение диаграмм.