京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何将连续变量创建为变量
要创建分类变量inccat:
从数据编辑器窗口的菜单中选择:
转换> 可视离散化...
在初始的“可视离散化”对话框中,选择要为其创建新的离散化变量的刻度变量和/或 有序变量。离散化是指取两个或多个连续值并将其分组为同一类别。 由于可视离散化依赖于数据文件中的实际值以帮助您做出良好的离散化选择,因 而其需要先读取数据文件。如果您的数据文件包含大量个案,则完成此过程将需要一 段时间,因此,这一初始对话框还允许您限制要读取(“扫描”)的个案数。我们 的样本数据文件不需要此限制。尽管此数据文件包含6,000 多个案,但扫描这些 个案不需要太长时间。
将Household income in thousands [income] 从“变量”列表中拖放到“要离散的变量”列表中,然后单击继续。
在“可视离散化”主对话框中,选择“已扫描的变量列表”中的Household income in
thousands [income]。直方图显示了所选变量的分布(在此例中,分布严重偏斜)。
输入inccat2 作为新的离散化变量名称,输入Income category [in thousands] 作
为变量标签。
单击生成分割点。
选择等宽度间隔。
输入25 作为第一个分割点的位置,输入3 作为分割点数量,并输入25 作为宽度。离散化类别的数量比分割点数量多一个。因此在本示例中,新的离散化变量将具有四个类别,其中前三个类别中每个包含的范围为25(千),最后一个类别包含最高割点值75(千)以上的所有值。
单击应用。
网格中当前显示的值表示所定义的分割点,这些分割点是每个类别的上端点。直方图中的垂直线还指示了各分割点的位置。
默认情况下,这些分割点值将包含在相应的类别中。例如,第一个值25 将包含所有小于或等于25 的值。但在本示例中,我们希望这些类别对应于小于25、25–49、50–74 以及75 或更高。
在上端点组中,选择排除(<)。
然后单击生成标签。
这将自动为每个类别生成描述性值标签。由于为新的离散化变量指定的实际值只是从1开始的连续整数,因此这些值标签可能非常有用。还可以在网格中手动输入或更改分割点和标签,通过在直方图中拖放分割点线来更改分割点位置以及通过将分割点线拖出直方图来删除分割点。数据分析师培训
单击确定以创建新的离散化变量。
新变量将显示在数据编辑器中。由于该变量将添加到文件的末尾,因此显示在数据视图的最右侧一列,变量视图的最后一行中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03