① 標稱值修正值是什麼意思
在生產製造、計量檢測、科學研究等領域中，為了更加准確地描述物理量，人們通常會引入標稱值和修正值的概念。標稱值是製造商或者生產者預先設定的一個數據，用來標記產品或者量具的大小，而修正值是通過實驗、校準等手段獲得的一個修正後的數值，更加精確地反映待測物理量的真實取值。
標稱值和修正值在各個領域的應用廣泛，尤其是在計量檢測領域。例如，在化學實驗中，標准溶液的濃度通常使用標稱值進行表述，但在實際實驗中，需要進行仔細計量、校準，得到實際濃度的修正值。此外，GPS定位系統中的原子鍾也需要通過精密校準得到修正值，才能達到更加精確的時間同步效果。
標稱值和修正值的概念，幫助我們更加准確地描述物理量，提高了科學研究和實驗的可重復性和准確度。在實際生產中，准確描述物理量的重要性不言而喻，修正值使得我們可以更好地控制生產精度，提高產品品質；在科學研究中，如果只用標稱值，會產生誤差，導致研究結果的可信度大打折扣。因此，標稱值和修正值的概念值得我們在實際應用中認真應用，以提高實驗精度和產品質量。
② 標稱屬性也被稱為什麼
標稱屬性也被稱為“名義屬性”。
在數據科學和統計學中，屬性或變數可以根據其測量的性質進行分類。標稱屬性是其中的一種，它代表了沒有內在順序或數值意義的分類數據。換句話說，標稱屬性僅僅是為了區分不同的類別或標簽，而不涉及任何排序或量化。
例如，考慮一個人的“性別”屬性。這個屬性通常有三個可能的值：男、女和其他。這些值之間沒有固有的順序，也不能進行數學運算，如加、減等。我們不能說“男”比“女”多或少。它們僅僅是用來描述一個人性別的不同類別。因此，“性別”就是一個標稱屬性，也被稱為名義屬性。
再舉一個例子，考慮一個地理區域的“國家”屬性。這個屬性可以有多個值，如中國、美國、英國等。同樣，這些值之間沒有數值關系，也不能進行數學運算。它們僅僅代表了不同的國家名稱，用於區分不同的地理區域。因此，“國家”也是一個標稱屬性或名義屬性。
總之，標稱屬性或名義屬性是用來描述分類數據的，它們沒有數值意義，也不能進行數學運算。在數據分析和機器學習任務中，正確理解和處理標稱屬性是非常重要的，因為它們經常出現在各種數據集中，並且需要採用特定的方法來處理和分析。
③ 作為一名數據分析師應當如何正確劃分數據的種類
數據在統計和數據分析中扮演著核心角色，它是用於收集、分析、解釋和展現信息的事實集合。數據分析過程包含了解釋與呈現兩個關鍵步驟，而統計則是分析結果的呈現形式。數據處理與分類是數據分析中的關鍵環節，涉及大量標簽和標記，旨在定義數據的完整性和機密性。統計數據主要分為兩類：定性數據與定量數據。
定性數據，又稱為分類數據，側重於描述性信息而非數值，如人的性別、家鄉等特徵。定性數據不以數字形式存在，而是通過描述性語言定義。分類數據有時能保存數值形式，但這些數值並無數學意義。例子包括生日、最喜歡的運動、學校郵政編碼。這些信息在保留數量值的同時，不賦予數字實際含義。
標稱數據作為定性信息的一種，主要通過標記而非數值來表示變數，如字母、符號、單詞和性別等。標稱數據無法排序或測量，但在某些情況下，數據可以同時是定性和定量的。
有序數據，或稱序數數據，遵循自然順序，常見於調查、金融、經濟學和問卷調查等場景。這類數據通過條形圖或表格進行可視化和解釋，其中每一行表示不同的類別。
定量數據，即數值數據，提供關於特定事物數量的信息，如高度、長度、大小和重量等。數值數據可進一步細分為離散數據與連續數據。
離散數據僅能採用離散值，意味著數據的可能值是有限的，無法細分。這些值通常以整數形式表示。
連續數據具有無限數量的可能值，並可在給定范圍內的任意點選取。這類數據可進行計算，適合於精確分析和測量。
通過理解數據的分類和類型，數據分析師能夠更有效地處理和解釋數據，為決策提供支持。同時，數據的轉換和量化處理，如將類別數據轉化為數值數據，有助於數據分析的深入和應用的廣泛性。理解數據的特性和類型對於有效應用統計方法和數據分析工具至關重要。