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定性方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究，要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面，将同质性在数量上的差异暂时略去。定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。
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将定量变量转换为定性变量的方法为：分区间（Binning），包括等宽分区间以及自适应分区间。
1、等宽分区间（Fixed-Width Binning）：可以用pandas的cut()方法自己设定区间范围。
等宽分区间的缺点是：落在某个区间中的数据点的数目不一定是均匀的，因此可能会得到不规则的区间。一些区间中的数据可能会非常的密集，一些区间则会非常稀疏甚至是空的。因此，自适应分区间方法是一个更安全的策略。
2、自适应分区间（Adptive Binning）：使用数据的四分位数来确定区间范围，这样确保每个区间内的数据个数是相同的。
扩展资料
要对定量变量进行转换的原因：大多数情况下，可以直接使用定量变量。但是有时候，特征和目标之间不呈线性关系。比如说年龄和收入之间的关系，当人年轻时，收入通常会稳步上升，但到了一定年纪之后，收入便开始降低。
当然可以用非线性模型来拟合数据，但是这样会把模型弄得很复杂。因此比较好的做法是在数据准备的阶段就对定量变量做分箱处理（Binning，也称为分区间）。在对定量变量分箱处理之后，还要再将其转换为虚拟变量或对其进行WOE转换
参考资料来源：
百度百科——定性变量
百度百科——定量变量
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