数据挖掘不可忽视测量级别
Data Analyst
为保证模型精准度，通常，构建模型前需要对样本进行缺失值、异常值、数据合并、数据离散化以及变量转换等多方面的处理，处理过程中，变量测量级别的确定贯穿其中。
测量类型通常包括名义测量、次序测量、标度测量与二分取值型测量，其中标度测量包括间距测量与比率测量两种。
啥是测量类型？
Data Analyst
什么是测量类型？
- 名义测量
名义测量是等级最低的测量类型，也称为定名测量，数值的含义比较单一，仅仅代表某些分类或者属性，这样的变量没有办法进行大小的区分。例如民族可以分为汉族、蒙族、满族等等；人口按照肤色可以分为黄种人、白种人、黑人等等；企业分为国企、股份制企业、私企等等。
- 次序测量
次序测量的量化水平高于名义测量，次序测量的变量具有排序的特质，例如超市规模可以分为大型、中型与小型；人们的生活水平可以分为贫困、温饱、小康与富裕；对知识的掌握程度可以分为略懂、了解、掌握与精通等等。
- 间距测量
间距测量的量化程度更高级一些，这种量化方式的取值不再是类的编码，而是具有一定单位的实际的测量值。间距测量的变量可以进行加减运算，但是不能够进行乘除运算，这是由于测量等级的变量所取的0不再是物理意义上绝对的0。例如平均结婚年龄这个变量，城市为26岁、农村为22岁，通常农村的平均结婚年龄要早于城市。
- 比率测量
比率测量是最高级的测量等级，这种测量方法除了具有间距测量等级的所有特性外，同时也赋予了0具有物理上的绝对意义，并且可以进行加减乘除运算。例如增长率变量。
- 二分取值
二分取值是一种特殊的度量形式，既可以视其为名义变量，也可以视其为单独的测量标准，常见于logistic回归中。例如消费时1表示购买0表示不购买；营销时1表示客户流失0表示客户留存。在市场分析领域，通常将二分取值变量假设为名义变量或者定类变量。
测量类型中的坑
Data Analyst
定义变量类型时，如果定义错误会为后续工作带来很大的麻烦，例如变量为分类变量，但是却错误的将其定义为了定序变量，则会导致建模后的分析结果出现非常大的偏差。
不同的测量级别间比较好区分，定类测定与定序测定间的区别在于变量内部是否具有顺序的含义，定类测定与定距定比测定间的区别可以理解为分类与连续间的区别。
实际工作中，经常会遇到部分变量水平很多的情况，例如城市字段，可能全国有500多个城市，这个变量入模时是将它看做分类变量还是连续变量呢？
通常，SAS中以12作为阈值，如果变量的水平超过12个则判定变量为连续变量。针对这种水平较多的变量，最好不要直接用数据挖掘的功能进行处理，如果直接将其作为分类变量，则会导致计算量急剧升高，一般我都会先进性分组处理后再考虑构建模型，例如可以考虑将中部地区的城市全部标记为1、东部地区的城市全部标记为2。当然，分组的前提是，一定要遵循现实意义。
