4 Datentypen: Nominal, Ordinal, Diskret, Kontinuierlich

Daten beziehen sich auf die Sammlung von Informationen, die für bestimmte Zwecke gesammelt und übersetzt werden. Da täglich über 2,5 Billionen Daten produziert werden, ist es entscheidend, sie auf eine bestimmte Weise zu nutzen, damit sie ihren Wert für Computer und Menschen für bessere Praktiken erfüllen.

Daten werden in Diagrammen, Grafiken und Tabellen organisiert und gespeichert. Daten sind ein unschätzbares Gut mit dem Potenzial, für jedes Unternehmen außergewöhnliche Vorteile zu erzielen, wenn sie klug eingesetzt werden. Um optimal genutzt werden zu können, müssen Daten fehlerfrei gespeichert werden. Der beste Weg, dies zu tun, besteht darin, sie in verschiedene Abschnitte oder Typen zu unterteilen.

Es gibt zwei Arten von Daten , quantitative Daten und qualitative Daten. Diese Datenformen werden weiter in vier Kategorien eingeteilt: nominal, ordinal, diskret und kontinuierlich.

Lassen Sie uns mitlesen, um mehr über Datentypen im Detail zu erfahren.

Unterschiedliche Datentypen in der Statistik

Es gibt zwei Arten von Daten, die unten aufgeführt sind:

1. Qualitative Daten

Auch als kategoriale Daten bekannt, wird diese Art von Daten weder gemessen noch in Form von Zahlen gezählt. Diese Form von Daten wird nach Kategorien und nicht nach Zahlen zusammengestellt und besteht normalerweise aus Text und Fotos. Qualitative Daten sprechen über die Emotionen einer Person. Es hilft Marktforschern, die Vorlieben und Vorlieben ihrer Kunden zu kennen und zu verstehen, sodass sie weitere neue Strategien gemäß den Anforderungen der Kunden entwickeln können. Qualitative Daten helfen bei der Erstellung eingehender Analysen.

Qualitative Daten sind in zwei Teile gegliedert :

Nenndaten

Die erste Art von qualitativen Daten sind Nominaldaten, die Variablen ohne den numerischen Wert kennzeichnen. Es ist eine Form von Daten , die nicht gemessen werden kann.

Lassen Sie uns Nominaldaten anhand eines Beispiels verstehen. Die Farbe eines Autos kann beispielsweise schwarz, rot oder orange sein. Hier müssen wir uns darüber im Klaren sein, dass keine Farbe größer ist als die andere. Es repräsentiert nur eine bestimmte Farbe eines Autos.

Nominaldaten folgen keiner Hierarchie. Diese Art von Daten wird in Bereichen wie Bildung, Gesundheitswesen und Wirtschaft verwendet, um relevante Bewertungen zu sammeln und vorzunehmen. Analysten sammeln nominale Daten mit Hilfe öffentlicher Umfragen, um sie weiter zu analysieren und Ergebnisse zu erhalten.

Ordinale Daten

Ordinale Datenwerte werden ebenso wie nominale Daten in Kategorien eingeteilt. Diese Art von Daten wird als Mischung aus quantitativen und qualitativen Daten betrachtet, während sie einem bestimmten Hierarchiemuster folgt.

Nehmen wir ein Beispiel, um ordinale Daten noch besser zu verstehen. Zum Beispiel der wirtschaftliche Status von Menschen innerhalb einer Gesellschaft. Es gibt normalerweise drei sozioökonomische Statuskategorien: Hoch, Mittel und Niedrig. Hier können wir erkennen, dass die Oberschicht als der Mittelschicht überlegen gilt. Ordinale Daten folgen daher einem bestimmten Hierarchiemuster.

Nominaldaten versus Ordinaldaten

Hier sind die unten aufgeführten Unterschiede zwischen nominalen und ordinalen Daten:

• Nominaldaten können nicht miteinander verglichen werden, während Ordinaldaten verwendet werden können, um verschiedene Elemente durch natürliche Reihenfolge zu vergleichen.
• Nominale Daten sind eine Art qualitativer Daten, während ordinale Daten als zwischen qualitativen Daten und quantitativen Daten liegend bezeichnet werden.
• Nominaldaten verwenden keine numerischen Werte, während ordinale Daten numerische Werte verwenden.

Lernen SieData Science-Kurseonline von den besten Universitäten der Welt.Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

2. Quantitative Daten

In quantitativen Daten sind Informationen zählbar und messbar. Diese Art von Daten kann für statistische Manipulationen verwendet werden und wird in Tortendiagrammen, Histogrammen und Balkendiagrammen dargestellt. Daten wie diese spielen in der Statistik eine wichtige Rolle. Der Forscher verwendet quantitative Daten, um „Was“- und „Wie“-Probleme zu lösen. Diese Form von Daten wird häufig in mathematischen Berechnungen oder statistischen Analysen verwendet.

Quantitative Daten werden weiter in zwei Teile unterteilt:

Diskrete Daten

Das Wort diskret bedeutet getrennt. Ein diskreter Datenwert kann gezählt, aber nicht gemessen werden, da er nur feste Werte enthält. Die Daten sind einfach zu visualisieren und zu berechnen, da eine Zahl normalerweise eine ganze Zahl ist. Die diskreten Daten lassen sich in der Regel leicht berechnen, da sie in Diagrammen und Streudiagrammen organisiert sind.

Beispielsweise sind die Anzahl der Pralinen in einer Schachtel oder die Anzahl der Schüler in einer Klasse Beispiele für diskrete Daten. Diskrete Daten werden in Balkendiagrammen und Tortendiagrammen dargestellt, die weiter verwendet werden, um verschiedene und eindeutige Datenpunkte zu vergleichen.

Kontinuierliche Daten

Kontinuierliche Daten sind eine Art von quantitativen Daten, die Informationen in kleineren Teilen darstellen, die einfach zu messen sind. Kontinuierliche Daten sind im Vergleich zu anderen Datentypen genauer. Größe, Gewicht und Temperatur sind Beispiele für kontinuierliche Daten. Obwohl der kontinuierliche Datentyp Genauigkeit bietet, ändert er sich im Laufe der Zeit. Beispielsweise wird sich die Körpergröße einer Person in den kommenden Jahren ändern.

Diskrete Daten versus kontinuierliche Daten

Einige der Unterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Daten sind unten aufgeführt:

• Diskrete Daten sind zählbar, während kontinuierliche Daten messbar sind.
• Die Werte in diskreten Daten können nicht in kleinere Teile zerlegt werden, während die komplexen Werte in kontinuierlichen Daten in kleinere, verbrauchbarere Teile segmentiert werden können.
• Diskrete Daten werden durch Balkendiagramme dargestellt, während kontinuierliche Daten hauptsächlich durch Histogramme dargestellt werden.

Sehen Sie sich unsere US - Data Science-Programme an

Bedeutung der Daten

Die Rolle von Daten bei der Förderung des Wachstums mehrerer Unternehmen ist ziemlich offensichtlich. Daten spielen eine herausragende Rolle beim Aufbau einer florierenden Organisation, die konsequent an ihren Ineffizienzen mit datengesteuerten Erkenntnissen arbeitet, um ihr Geschäft und ihre Kunden besser zu verstehen. So beeinflussen Daten verschiedene Domänen, um ihre Bedeutung hervorzuheben.

Informierte Entscheidungsfindung

Daten helfen einem Unternehmen, Informationen und Wissen zu verschiedenen Geschäftsaspekten zu sammeln, vom Kundenverhalten bis zu den neuesten Trends. Dies hilft der Führungskraft weiter, fundierte Entscheidungen zu treffen. Daher sind saubere und strukturierte Daten für eine bessere Argumentation und weniger riskante Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Fakten von entscheidender Bedeutung.

Vertieftes Verständnis

Ein tiefgreifendes Verständnis der Daten hilft, genaue Einblicke für Einzelpersonen und Organisationen zu gewinnen. Führungskräfte sollten verstehen, wie jeder Aspekt eines Unternehmens funktioniert, um seine Ziele zu erreichen, was nur mit Hilfe einer datengestützten Analyse von Organisationsprozessen möglich ist.

Effektive Problemlösung

Wenn ein Produkt den Verkauf nicht fördert, helfen Daten Unternehmen, die Ursache und die zugrunde liegenden Gründe für das Scheitern zu ermitteln. Zusammen mit einem Bericht über Aspekte, die verbessert werden müssen, helfen Daten Unternehmen auch dabei, zu einer gültigen Schlussfolgerung zu gelangen und mögliche Lösungen zu erweitern.

Benutzerverhalten verstehen

Für ein erfolgreiches Unternehmen ist es wichtig, die Bedürfnisse der Kunden und die Haltung des Unternehmens zu verstehen, wie gut sie die Anforderungen erfüllen können. Daten können einem Unternehmen helfen, ein besseres Wissen und Verständnis für seine potenziellen Kunden aufzubauen. Dadurch können sie die spezifischen Bedürfnisse ihrer Zielgruppe erkennen.

Neben der Benutzererfahrung ist das persönliche Wachstum ein weiterer Aspekt, den Daten beeinflussen können. Beispielsweise ermöglicht die Verfolgung der jährlichen Ziele und erfolgreichen Ziele bestimmter Mitarbeiter den Verwaltungseinheiten, ihre jährliche Leistung zu bewerten.

Lesen Sie unsere beliebten US - Data Science-Artikel

Ausstellen von Prozessverbesserungen

Daten helfen, die Verschwendung von Ressourcen zu reduzieren und so die Prozesse zu verbessern. Darüber hinaus hilft es den Führungskräften, die Schwächen, Hürden oder Pannen der Organisation in einem Prozess zu erkennen. Daher spielen Daten in jedem Unternehmen eine entscheidende Rolle. Mit Hilfe von Erkenntnissen aus verschiedenen Datenbanken können Unternehmen jeden Schritt eines laufenden Prozesses zusammen mit seinen Schwachstellen überwachen, die weiter verbessert werden können, um das Projekt zum Erfolg zu führen.

Abschluss

Die Bedeutung von Daten in verschiedenen Bereichen wird offensichtlich, wenn sie verwendet werden, um verschiedene Organe eines Unternehmens zu versorgen. Vom Verständnis der Mitarbeiterleistung bis hin zur Ermutigung von Marketingteams, gefragte Techniken für ein besseres Kundenerlebnis zu übernehmen. Die Kenntnis von Datentypen und ihrer Bedeutung für die Bewertung ist unerlässlich, um innovative Datenanalysetools einzusetzen, mit denen Sie den maximalen Wert für Ihr Unternehmen erzielen können.

Ein solches Feld, in dem Daten stark genutzt werden, ist Business Analytics, das statistische Modelle verwendet, die auf großen Datenbanken basieren, um aufschlussreiche Informationen für Unternehmen zu gewinnen. Wenn Sie sich für eine Karriere in Business Analytics interessieren, sehen Sie sich den Master of Science in Business Analytics von upGrad an .

Dieses Programm wird unter der Leitung von San Franciscos führendem Institut, der Golden Gate University, angeboten und deckt Themen wie Business Intelligence, maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Natural Language Processing und mehr ab, um Ihnen dabei zu helfen, lukrative Möglichkeiten zu erhalten.