Dados categóricos são um tipo de dados normalmente usados para fins de representação que não envolvem quaisquer valores numéricos, mas contêm rótulos ou categorias. As categorias são geralmente representadas como strings e podem incluir dados como sexo, cargo, respostas sim/não ou região de origem. Os dados categóricos podem ser agrupados em dois tipos: ordinais e nominais. Os dados categóricos ordinais têm uma ordem associada aos tipos de categorias e incluem dados como níveis de escolaridade ou estatuto socioeconómico. Os dados categóricos nominais não possuem ordem associada aos tipos de categorias e podem incluir dados como estado civil ou cor.
Os dados categóricos podem ser úteis para análise, pois podem agrupar certos atributos para obter insights sobre os dados. Por exemplo, com os cargos, os empregadores podem comparar rapidamente o número de funcionários em diferentes cargos. Com dados nominais, a análise de tendências pode ajudar a identificar mudanças em áreas ao longo dos anos.
Os dados categóricos são frequentemente representados em ferramentas de visualização de dados, como gráficos de barras, gráficos de pizza e histogramas. Geralmente, os dados categóricos são mais fáceis de entender, pois podem fornecer visualmente aos usuários uma visão geral dos dados com rapidez e precisão.
Dados categóricos são frequentemente usados em aprendizado de máquina e estatística para processos de aprendizado e previsão. Por exemplo, as redes neurais podem ser treinadas para aprender com dados categóricos e identificar padrões que podem ser usados para fazer previsões ou classificações. Este tipo de dados também pode ser usado para atribuir valores a amostras desconhecidas.
Os dados categóricos são um tipo importante de dados usados em vários campos, como tomada de decisão, marketing e recuperação de informações. Compreender e utilizar dados categóricos permite que pesquisadores e organizações obtenham insights sobre tendências, padrões e agrupamentos para diversos fins.
