HyperAI

Attribut Ordinal

Attributs ordinauxUn attribut dont les valeurs possibles ont un ordre ou un classement significatif, mais la différence entre les valeurs successives est inconnue, et a une séquence et une taille.

Application d'attributs ordinaux

Un attribut ordinal a un ordre ou un rang significatif pour ses valeurs possibles, mais les différences entre les valeurs successives sont inconnues, par exemple :

Les notes des étudiants peuvent être divisées en quatre niveaux : excellent, bon, moyen et mauvais ; les notes comprennent A+, A, A-, B+, B, etc. Les gobelets à boissons dans un restaurant de restauration rapide ont trois valeurs possibles : grand, moyen et petit, mais on ne sait pas dans quelle mesure « grand » est plus grand que « moyen ».

Les attributs ordinaux peuvent être utilisés pour enregistrer des évaluations de qualité qui ne peuvent pas être mesurées objectivement et peuvent donc être utilisés dans des enquêtes de notation, par exemple :

Evaluation de la qualité du service client du service commercial, 0 signifie très insatisfait, 1 signifie pas très satisfait, 2 signifie neutre, 3 signifie satisfait et 4 signifie très satisfait.

Caractéristiques des attributs ordinaux

Grâce à la réduction des données lors du prétraitement des données, l'attribut ordinal peut diviser la plage de valeurs des données en un nombre fini de catégories ordonnées et discrétiser les attributs numériques. Il convient de noter que l’attribut ordinal est qualitatif et décrit uniquement les caractéristiques de l’échantillon sans donner la taille ou la quantité réelle.

Mot parent : attribut