122120

•    Skala nominalna nie ma porządku, używa różnych symboli, znaków, liczb do reprezentacji różnych stanów (wartości) mierzonej zmiennej.

•    Przykład zmiennej nominalnej - typ klienta - z możliwymi wartościami: miejscowy, komercyjny, przemysłowy. Wartości te można zakodować alfabetycznie jako A, B, C, lub numerycznie jako 1, 2,3, ale nie mają one charakterystyk metrycznych jak inne dane numeryczne.

•    Innym przykładem nominalnego atrybutu jest pole „kod pocztowy".

•    Skala porządkowa składa się z uporządkowanych, dyskretnych gradacji, t. j. rankingów.

•    Zmienna porządkowa to zmienna kategoryczna dla której zdefiniowano relację porządku, ale nie relację odległości.

•    Przykłady atrybutów porządkowych: pozycja studenta w grupie; złoty, srebrny i brązowy medal.

•    Skala porządkowa niekoniecznie musi być liniowa. Np. różnica między studentem 4 i 5 nie musi być taka sama jak między studentem 15 a 16.

Zmienne okresowe

•    Specjalna klasa zmiennych dyskretnych.

•    Zmienna dyskretna okresowa to cecha, dla której istnieje relacja odległości, ale nie istnieje relacja porządku.

•    Przykłady: dni tygodnia, dni miesiąca, dni roku. Poniedziałek i wtorek, jako wartości cechy, są bliżej niż poniedziałek i czwartek, ale poniedziałek może być przed lub po piątku.

Dane statyczne i dynamiczne

•    Wreszcie, dodatkowym wymiarem klasyfikacji danych jest ich zachowanie względem czasu.

•    Niektóre dane nie zmieniają się w czasie i nazywamy je statycznymi.

•    Są też wartości atrybutów, które zmieniają się w czasie i nazywamy je dynamicznymi lub temporalnymi.

•    Większość metod drążenia danych nadaje się do danych statycznych, a dane dynamiczne wymagają specjalnego przygotowania.

Reprezentacja surowych danych

•    Wszystkie zbiory surowych danych wstępnie przygotowane do drążenia są zazwyczaj duże.

•    A priori, trzeba znaleźć we wstępnych zbiorach danych brakujące wartości, zniekształcenia, błędy, itd. Surowe dane, w których nie ma takich problemów powinny natychmiast stać się podejrzane.