
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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23