4 أنواع من البيانات: اسمية ، ترتيبية ، منفصلة ، مستمرة

تشير البيانات إلى جمع المعلومات التي يتم جمعها وترجمتها لأغراض محددة. مع أكثر من 2.5 كوينتيليون من البيانات التي يتم إنتاجها يوميًا ، من الضروري استخدامها بطريقة معينة بحيث تخدم قيمتها لأجهزة الكمبيوتر والبشر من أجل ممارسات أفضل.

يتم تنظيم البيانات وتخزينها في مخططات ورسوم بيانية وجداول. تعد البيانات سلعة لا تقدر بثمن مع إمكانية جني فوائد استثنائية لأي مؤسسة إذا تم استخدامها بحكمة. من أجل استخدامها بأقصى قدر من الكفاءة ، يجب تخزين البيانات خالية من الأخطاء. أفضل طريقة للقيام بذلك هي تقسيمها إلى أقسام أو أنواع مختلفة.

هناك نوعان من البيانات ، البيانات الكمية والبيانات النوعية. يتم تصنيف هذه الأشكال من البيانات إلى أربع فئات: اسمية وترتيبية ومنفصلة ومستمرة.

دعنا نقرأ معًا لمعرفة المزيد عن أنواع البيانات بالتفصيل.

أنواع البيانات المختلفة في الإحصاء

هناك نوعان من البيانات المدرجة أدناه:

1. البيانات النوعية

يُعرف هذا النوع من البيانات أيضًا باسم البيانات الفئوية ، ولا يتم قياسه أو حسابه في شكل أرقام. يتم تجميع هذا الشكل من البيانات حسب الفئة وليس بالأرقام وعادة ما يتكون من نصوص وصور فوتوغرافية. تتحدث البيانات النوعية عن مشاعر الشخص. إنه يساعد الباحثين في السوق على معرفة وفهم أذواق عملائهم وتفضيلاتهم ، حتى يتمكنوا من إنشاء استراتيجيات جديدة وفقًا لمتطلبات العملاء. تساعد البيانات النوعية في توفير تحليل متعمق.

تنقسم البيانات النوعية إلى قسمين :

بيانات اسمية

النوع الأول من البيانات النوعية هو البيانات الاسمية التي تسم المتغيرات بدون القيمة العددية. إنه شكل من أشكال البيانات التي لا يمكن قياسها.

دعونا نفهم البيانات الاسمية بمثال. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لون السيارة أسود أو أحمر أو برتقالي. هنا علينا أن ندرك أنه لا يوجد لون أكبر من الآخر. إنه يمثل فقط لونًا معينًا للسيارة.

البيانات الاسمية لا تتبع أي تسلسل هرمي. يتم استخدام هذا النوع من البيانات في مجالات مثل التعليم والرعاية الصحية والأعمال لجمع التقييمات ذات الصلة وإجراءها. يقوم المحللون بجمع البيانات الاسمية بمساعدة الاستطلاعات العامة لمزيد من التحليل والحصول على النتائج.

البيانات ترتيبي

يتم أيضًا تجميع قيم البيانات الترتيبية في فئات ، تمامًا مثل البيانات الاسمية. يعتبر هذا النوع من البيانات مزيجًا من البيانات الكمية والنوعية بينما يتبع نمطًا معينًا من التسلسل الهرمي.

دعونا نأخذ مثالاً لفهم البيانات الترتيبية بشكل أفضل. على سبيل المثال ، الوضع الاقتصادي للناس داخل المجتمع. عادة ما تكون هناك ثلاث فئات للحالة الاجتماعية والاقتصادية: عالية ومتوسطة وأدنى. هنا يمكننا تحديد أن الطبقة العليا تعتبر متفوقة على الطبقة الوسطى. لذلك ، تتبع البيانات الترتيبية نمطًا معينًا من التسلسل الهرمي.

البيانات الاسمية مقابل البيانات الترتيبية

فيما يلي الاختلافات بين البيانات الاسمية والترتيبية المدرجة أدناه:

• لا يمكن مقارنة البيانات الاسمية مع بعضها البعض ، بينما يمكن استخدام البيانات الترتيبية لمقارنة العناصر المختلفة بالترتيب الطبيعي.
• البيانات الاسمية هي نوع واحد من البيانات النوعية ، في حين يشار إلى نوع البيانات الترتيبي بين البيانات النوعية والبيانات الكمية.
• لا تستخدم البيانات الاسمية قيمًا رقمية ، بينما تستخدم البيانات الترتيبية قيمًا عددية.

تعلمدورات علوم البياناتعبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم.اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

2. البيانات الكمية

في البيانات الكمية ، المعلومات قابلة للعد والقياس. يمكن استخدام هذا النوع من البيانات للمعالجة الإحصائية ويتم تمثيلها في المخططات الدائرية والمدرج التكراري والرسوم البيانية الشريطية. تلعب مثل هذه البيانات دورًا مهمًا في الإحصاء. يستخدم الباحث البيانات الكمية لحل مشاكل "ماذا" و "كيف". يستخدم هذا الشكل من البيانات بشكل متكرر في الحسابات الرياضية أو التحليل الإحصائي.

تنقسم البيانات الكمية إلى قسمين:

بيانات منعزلة

كلمة منفصلة تعني منفصل. يمكن حساب قيمة البيانات المنفصلة ولكن لا يمكن قياسها لأنها تحتوي على قيم ثابتة فقط. من السهل تصور البيانات وحسابها لأن العدد العددي عادة ما يكون عددًا صحيحًا. تميل البيانات المنفصلة إلى أن يتم حسابها بسهولة لأنها منظمة في الرسوم البيانية والمخططات المبعثرة.

على سبيل المثال ، يعد عدد الشوكولاتة في صندوق أو الطلاب في الفصل أمثلة على البيانات المنفصلة. يتم تمثيل البيانات المنفصلة في المخططات الشريطية والمخططات الدائرية ، والتي تُستخدم بشكل أكبر لمقارنة نقاط بيانات مختلفة وفريدة من نوعها.

البيانات المستمرة

البيانات المستمرة هي نوع من البيانات الكمية التي تمثل المعلومات في أجزاء أصغر يسهل قياسها. البيانات المستمرة أكثر دقة مقارنة بأنواع البيانات الأخرى. الطول والوزن ودرجة الحرارة أمثلة على البيانات المستمرة. على الرغم من تقديم الدقة ، يميل نوع البيانات المستمر إلى التغيير بمرور الوقت. على سبيل المثال ، سيتغير ارتفاع الفرد خلال السنوات القادمة.

البيانات المنفصلة مقابل البيانات المستمرة

فيما يلي بعض الاختلافات بين البيانات المنفصلة والمستمرة:

• البيانات المنفصلة قابلة للعد ، في حين أن البيانات المستمرة قابلة للقياس.
• لا يمكن فصل القيم الموجودة في البيانات المنفصلة إلى أجزاء أصغر ، بينما في البيانات المستمرة ، يمكن تقسيم القيم المعقدة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للاستهلاك.
• يتم تمثيل البيانات المنفصلة بواسطة الرسوم البيانية الشريطية ، بينما يتم تمثيل البيانات المستمرة بشكل أساسي بواسطة الرسوم البيانية.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

أهمية البيانات

إن دور البيانات في دعم النمو للعديد من الشركات واضح جدًا. تلعب البيانات دورًا بارزًا في إنشاء مؤسسة مزدهرة تعمل باستمرار على عدم كفاءتها من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات لفهم أعمالها وعملائها بشكل أفضل. إليك كيفية تأثير البيانات على المجالات المختلفة لتحديد أهميتها.

اتخاذ القرار المستنير

تساعد البيانات المؤسسة في جمع المعلومات والمعرفة المتعلقة بجوانب العمل المختلفة ، من سلوك العميل إلى أحدث الاتجاهات. هذا يساعد القائد أيضًا على اتخاذ قرارات مستنيرة. لذلك ، تعد البيانات النظيفة والمنظمة أمرًا حيويًا لتحسين التفكير والقرارات الأقل خطورة استنادًا إلى الحقائق المستندة إلى البيانات.

فهم متعمق

يساعد الفهم المتعمق للبيانات في الحصول على رؤى دقيقة للأفراد والمؤسسات. يجب أن يفهم القادة كيفية أداء كل جانب من جوانب الأعمال التجارية من أجل تحقيق هدفها وأهدافها ، وهو أمر ممكن فقط بمساعدة التحليل القائم على البيانات للعمليات التنظيمية.

حل مشكلة فعال

عندما يفشل أي منتج في الترويج للمبيعات ، تساعد البيانات المؤسسات على اكتشاف السبب والأسباب الكامنة وراء فشلها. جنبًا إلى جنب مع بطاقة تقرير الجوانب التي تحتاج إلى تحسين ، تساعد البيانات المؤسسات في الوصول إلى نتيجة صحيحة أيضًا ، وتوسيع الحلول الممكنة.

فهم سلوك المستخدم

بالنسبة لمنظمة ناجحة ، من الضروري فهم احتياجات العملاء وموقف الشركة حول مدى قدرتهم على الأداء وفقًا للمتطلبات. يمكن أن تساعد البيانات الشركة في بناء معرفة وفهم أفضل لعملائها المحتملين. سيمكنهم ذلك من تحديد الاحتياجات المحددة لجمهورهم.

إلى جانب تجربة المستخدم ، يعد النمو الشخصي أحد الجوانب الأخرى التي يمكن أن تؤثر عليها البيانات. على سبيل المثال ، يتيح تتبع الأهداف السنوية والأهداف الناجحة لموظفين معينين إدارة الكيانات لتقييم أدائها السنوي.

اقرأ مقالاتنا المشهورة حول علوم البيانات الأمريكية

عرض تحسين العملية

تساعد البيانات على تقليل هدر الموارد ، وبالتالي تحسين العمليات. علاوة على ذلك ، فهو يساعد القادة على معرفة نقاط ضعف المنظمة أو عقباتها أو أعطالها في العملية. وبالتالي ، تلعب البيانات دورًا حيويًا في كل عمل تجاري. بمساعدة الرؤى التي تم استردادها من قواعد البيانات المختلفة ، يمكن للشركات الإشراف على كل خطوة من خطوات العملية الجارية ، جنبًا إلى جنب مع نقاط الضعف الخاصة بها ، والتي يمكن تحسينها بشكل أكبر لإنجاح المشروع.

خاتمة

تتضح أهمية البيانات في المجالات المختلفة بعد استخدامها لتغذية أجهزة متنوعة للعمل. من فهم أداء الموظف إلى تشجيع فرق التسويق على استيعاب التقنيات المطلوبة لتحسين تجربة العملاء. تعد معرفة أنواع البيانات وأهميتها في التقييم أمرًا ضروريًا لاعتماد أدوات تحليل البيانات المبتكرة ، والتي يمكن أن تساعدك على جني أقصى قيمة لعملك.

أحد هذه المجالات التي تستفيد بشكل كبير من البيانات هو Business Analytics ، الذي يستخدم نماذج إحصائية مبنية على قواعد بيانات كبيرة لجني معلومات ثاقبة للمؤسسات. إذا كنت مهتمًا باختيار وظيفة في Business Analytics ، فراجع upGrad's Masters of Science in Business Analytics .

يُقدم هذا البرنامج بتوجيه من معهد Golden Gate University الرائد في سان فرانسيسكو ، ويغطي موضوعات مثل ذكاء الأعمال ، والتعلم الآلي ، والتحليلات التنبؤية ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والمزيد لمساعدتك في الحصول على فرص مربحة.