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可根据店铺等级、所在地进行定制搜索，可采集新开店铺，数据实时更新，无数量限制，超百万商家，是您开发客户的得力助手，欢迎联系，可先试用软件包 数值型变量，在学术上也被称为定量变量(quantitative variable)，如长度、收入、重量等。它们的数值表示具体的测量或计数。事实上，定量变量按是否连续可进一步细分为连续型变量和离散型变量。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续型变量，比如人的身高、体重等;反之则是离散型变量，比如公司员工人数等。对于这类变量，数字间的不等关系是有实际意义的。比如对于收入，在数学上，100小于1000;在实际生活中，100元也小于1000元。数字间的四则运算也同理，这里就不赘述了。当然由于数字的等于关系和四则运算，数值型变量常常隐含着边际效应恒定的假设，正如我们在第5章里讨论的那样。在某些场景下，这个隐含假设与现实不符，直接使用变量会影响模型的效果。 类别型变量，也被称为定性变量(categorical variable)。它并不是表示数量上的变化，而是表示类别。比如性别、省份、学历、产品等级等。这类变量的取值通常是用文字而非数字来表示。比如对于性别这个变量，可能的取值为男、女。因此要将文字变量转换为数字变量，并且保证对于转换之后的变量，数学运算是有意义的，这并不是一件容易的事情。通常针对一个类别型变量，我们会用一个数字去表示其中的一个类别，但这样的转换方法并不能满足要求：
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