Comprendre les Dimensions Nominales et Ordinales

Apprenez à différencier les dimensions nominales et ordinales pour mieux structurer vos données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous explorons les concepts de dimensions dans le contexte de la gestion des données. Une dimension est définie comme un champ non numérique représentant des catégories. Deux sous-types principaux de dimensions sont ciblés : les dimensions nominales et ordinales.

Les dimensions nominales désignent des ensembles de valeurs sans ordre logique, comme les couleurs (bleu, vert, rouge) ou des catégories (meubles, fournitures de bureau, technologie). A contrario, les dimensions ordinales contiennent des valeurs avec un ordre défini, comme les niveaux de satisfaction (très satisfait à pas du tout satisfait). Nous aborderons également comment identifier ces dimensions dans des jeux de données et comment les utiliser pour enrichir les analyses.

Comprendre ces distinctions est crucial pour structurer et analyser les données de manière efficace, et cette leçon fournit les exemples et explications essentiels à cette compréhension.

Objectifs de cette leçon

L'objectif de cette vidéo est de clarifier la distinction entre les dimensions nominales et ordinales et de montrer comment ces concepts s'appliquent aux jeux de données pratiques.

Prérequis pour cette leçon

Il est recommandé d'avoir des connaissances de base en gestion de données pour suivre cette vidéo efficacement.

Métiers concernés

Les concepts de dimensions nominales et ordinales sont essentiels pour les métiers d'analystes de données, de scientifiques de données et de professionnels de la BI (Business Intelligence).

Alternatives et ressources

D'autres approches de classification, telles que l'utilisation de hiérarchies ou de dimensions temporelles, peuvent être explorées selon les besoins de l'analyse.

Questions & Réponses

Une dimension nominale est un champ représentant des catégories sans ordre logique entre les valeurs.
Une dimension ordinale est identifiée par la présence d'un ordre logique entre les valeurs qu'elle contient.
Distinguer les types de dimensions permet de structurer et d'analyser les données de manière appropriée, optimisant ainsi la qualité de l'analyse.