在数据分析和统计学领域，“Categorical Variables”是一个非常重要的概念。简单来说，它指的是那些用来表示类别或分组的数据类型。这些变量不能用数字进行数学运算，而是通过标签或名称来区分不同的类别。

例如，在一份调查问卷中，性别可以被定义为一个分类变量，可能包括“男性”、“女性”和“其他”等选项；或者在市场研究中，产品类别也可以被视为分类变量，如“电子产品”、“食品”和“服装”。这些变量帮助我们对数据进行分组，并进一步分析各组之间的差异。

与之相对的是数值型变量（Numerical Variables），后者可以用加减乘除等数学操作处理。而分类变量则更多地用于描述属性特征，而非数量关系。

分类变量还可以细分为两种主要形式：

1. 名义型分类变量（Nominal Variables）：这类变量没有内在顺序关系，比如颜色（红、蓝、绿）。

2. 有序型分类变量（Ordinal Variables）：这类变量具有一定的顺序关系，但差距之间并不相等，比如教育水平（小学 < 初中 < 高中 < 大学）。

理解并正确使用分类变量对于构建合理的统计模型至关重要。在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的编码方式（如独热编码、标签编码等），以便于机器学习算法更好地理解和处理这类信息。

总之，“Categorical Variables”是数据科学中的基础概念之一，掌握它有助于提升我们对复杂数据集的理解能力，并为后续决策提供有力支持。