Kategorik veriler, konumlar, boyut, renk gibi belirli bir varlıkla ilişkili nitelikleri, özellikleri veya özellikleri temsil etmek için kullanılan bir veri türüdür. Bu tür veriler tipik olarak sayısal değildir ve genellikle etiket veya kod olarak ifade edilir. Kategorik veriler, müzik türleri, dondurma çeşitleri veya hayvan isimleri gibi öğelerin bir listesini içerebilir.

Kategorik veriler bilgisayarlarda, programlamada ve siber güvenlikte nesneleri veya gözlemleri farklı kategoriler halinde gruplandırmanın bir yolu olarak kullanılır. Örneğin, Python programlama dilinde kategorik veriler "kategori" anahtar kelimesiyle gösterilir. Siber güvenlikte kategorik veriler, sistem açıklarının sınıflandırılmasını ve olası ilişkili etkileri göstermek için sıklıkla kullanılır.

Kategorik veriler genellikle sıralı veya nominal veriler olarak ifade edilir. Sıralı veriler, kategorilerin sıralandığı veya derecelendirildiği bir kategorik veri türüdür. Sıralı verilere örnek olarak, büyüklüklerine göre en küçükten en büyüğe doğru sıralanmış bir hayvan listesi verilebilir. Öte yandan nominal veriler, kategorilerin yalnızca ayırt edilebildiği ancak sıralanmadığı bir kategorik veri türüdür. Nominal verilere örnek olarak mavi, yeşil ve sarı gibi renklerin bir listesi verilebilir.

Kategorik veriler, bir varlığı karakterize etmek ve o varlıkla ilgili soruları yanıtlamaya yardımcı olmak için kullanılır. Örneğin, pazarlamacılar belirli bir müşteri segmentinin yaş demografisini belirlemek için kategorik verileri kullanabilir. Benzer şekilde, araştırmacılar test deneklerinin cinsiyetini belirlemek için kategorik verileri kullanabilir.

Kategorik verilerin analiz edilmesi, değişken türlerinin ve her birinin veri dağılımlarının anlaşılmasını gerektirir. Kategorik verileri analiz etmek için kullanılan yaygın yöntemler arasında çapraz tablolama, olasılık tablosu analizi ve korelasyon analizi yer alır.

Kategorik veriler bilgisayarlarda, programlamada ve siber güvenlikte verileri düzenlemek ve farklı varlıklar, programlar ve sistemler arasındaki ilişkileri anlamak için kullanışlıdır. Kategorik veriler bu alanlarda çok çeşitli çalışmaları, araştırmaları ve kararları destekleyebilir.

Proxy Seçin ve Satın Alın

Veri Merkezi Proxyleri

Dönen Proxyler

UDP Proxyleri

Dünya Çapında 10.000'den Fazla Müşterinin Güvendiği

Vekil Müşteri
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri flowch.ai
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri