Dữ liệu phân loại là loại dữ liệu thường được sử dụng cho mục đích biểu diễn, không liên quan đến bất kỳ giá trị số nào mà thay vào đó chứa nhãn hoặc danh mục. Các danh mục thường được biểu diễn dưới dạng chuỗi và có thể bao gồm dữ liệu như giới tính, chức danh công việc, câu trả lời có/không hoặc khu vực xuất xứ. Dữ liệu phân loại có thể được nhóm lại thành hai loại: thứ tự và danh nghĩa. Dữ liệu phân loại thứ tự có thứ tự liên kết với các loại danh mục và bao gồm dữ liệu như trình độ học vấn hoặc tình trạng kinh tế xã hội. Dữ liệu phân loại danh nghĩa không có thứ tự liên quan đến các loại danh mục và có thể bao gồm dữ liệu như tình trạng hôn nhân hoặc màu sắc.
Dữ liệu phân loại có thể hữu ích cho việc phân tích vì nó có thể nhóm các thuộc tính nhất định lại với nhau để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Chẳng hạn, với chức danh công việc, nhà tuyển dụng có thể nhanh chóng so sánh số lượng nhân viên ở các vị trí công việc khác nhau. Với dữ liệu danh nghĩa, phân tích xu hướng có thể giúp xác định sự thay đổi ở các khu vực qua các năm.
Dữ liệu phân loại thường được thể hiện trong các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn và biểu đồ. Nói chung, dữ liệu phân loại dễ hiểu hơn vì nó có thể cung cấp cho người dùng cái nhìn tổng quan về dữ liệu một cách trực quan một cách nhanh chóng và chính xác.
Dữ liệu phân loại thường được sử dụng trong học máy và thống kê cho quá trình học tập và dự đoán. Ví dụ: mạng lưới thần kinh có thể được đào tạo để học từ dữ liệu phân loại và xác định các mẫu có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Loại dữ liệu này cũng có thể được sử dụng để gán giá trị cho các mẫu chưa biết.
Dữ liệu phân loại là một loại dữ liệu quan trọng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như ra quyết định, tiếp thị và truy xuất thông tin. Việc hiểu và sử dụng dữ liệu phân loại cho phép các nhà nghiên cứu và tổ chức hiểu rõ hơn về xu hướng, mô hình và nhóm cho các mục đích khác nhau.
