4 種類のデータ: 名義、順序、離散、連続

データとは、特定の目的のために収集および翻訳された情報の集まりを指します。 毎日250 京を超えるデータが生成されているため、特定の方法でデータを利用して、コンピューターと人間により良い実践を提供することが重要です。

データはチャート、グラフ、表に整理されて保存されます。 データは、賢明に利用すれば、あらゆる組織に大きな利益をもたらす可能性を秘めた貴重な商品です。 最大限の効率で利用するには、データをエラーなしで保存する必要があります。 そのための最善の方法は、さまざまなセクションまたはタイプにセグメント化することです。

データには、量的データと質的データの2 つの形式があります。 これらの形式のデータはさらに、名義、順序、離散、および連続の 4 つのカテゴリに分類されます。

データの種類について詳しく知るために、一緒に読んでみましょう。

統計におけるさまざまな種類のデータ

以下の2種類のデータがあります。

1. 定性的データ

カテゴリデータとも呼ばれるこのタイプのデータは、数値の形で測定もカウントもされません。 この形式のデータは、数値ではなくカテゴリ別にまとめられており、通常はテキストと写真で構成されています。 定性的データは、人の感情について語っています。 市場調査員が顧客の好みや好みを知り、理解するのに役立つため、顧客の要求に応じて新しい戦略をさらに作成できます。 定性的データは、詳細な分析を提供するのに役立ちます。

定性的データは 2 つの部分に分かれています。

公称データ

質的データの最初のタイプは、数値なしで変数にラベルを付ける公称データです。 これは、測定できない形式のデータです。

例を挙げて名目データを理解しましょう。 たとえば、車の色は黒、赤、オレンジなどがあります。 ここで、他の色より優れた色はないことを認識する必要があります。 車の特定の色を表すだけです。

公称データは階層に従いません。 この種のデータは、教育、医療、ビジネスなどの分野で、関連する評価を収集して行うために使用されます。 アナリストは、公開調査の助けを借りて名目データを収集し、さらに分析して結果を取得します。

順序データ

順序データ値も、名義データと同様にカテゴリにグループ化されます。 この種のデータは、特定の階層パターンに従っている一方で、量的データと質的データが混在していると見なされます。

序数データをさらによく理解するために、例を挙げてみましょう。 たとえば、社会における人々の経済的地位。 通常、社会経済的地位のカテゴリには、高、中、低の 3 つがあります。 ここでは、上流階級が中流階級よりも優れていると見なされていることを確認できます。 したがって、序数データは特定のパターンの階層に従います。

名義データと順序データ

以下に、名義データと順序データの違いを示します。

• 名義データは相互に比較できませんが、順序データは自然順序付けによって異なるアイテムを比較するために使用できます。
• 名義データは定性データの一種であり、序数データは定性データと定量データの中間と呼ばれます。
• 名目データは数値を使用しませんが、序数データは数値を使用します。

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2.定量データ

定量的データでは、情報は数えられ、測定されます。 この種のデータは、統計操作に使用でき、円グラフ、ヒストグラム、および棒グラフで表されます。 このようなデータは、統計において重要な役割を果たします。 研究者は定量データを使用して、「何を」「どのように」問題を解決します。 この形式のデータは、数学計算や統計分析で頻繁に使用されます。

定量的データはさらに 2 つの部分に分けられます。

離散データ

ディスクリートという言葉は、分離することを意味します。 離散データ値はカウントできますが、固定値しか保持しないため測定できません。 数値は通常整数であるため、データの視覚化と計算は簡単です。 離散データは、グラフや散布図で整理されているため、簡単に計算できる傾向があります。

たとえば、箱の中のチョコレートの数やクラスの生徒の数は離散データの例です。 離散データは棒グラフと円グラフで表され、さらに異なる固有のデータ ポイントを比較するために使用されます。

連続データ

連続データは、測定しやすい小さな部分で情報を表す定量データの一種です。 連続データは、他のデータ タイプと比較してより正確です。 身長、体重、気温は連続データの例です。 精度は提供されますが、連続データ型は時間の経過とともに変化する傾向があります。 たとえば、個人の身長は今後数年間で変化します。

離散データと連続データ

離散データと連続データの違いの一部を以下に示します。

• 離散データはカウント可能ですが、連続データは測定可能です。
• 離散データの値は小さな断片に分離できませんが、連続データでは、複雑な値をより小さく、より消費しやすい部分に分割できます。
• 離散データは棒グラフで表され、連続データは主にヒストグラムで表されます。

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データの意義

いくつかの企業の成長を促進する上でのデータの役割は明らかです。 データは、ビジネスと顧客をよりよく理解するためのデータ駆動型の洞察を使用して非効率性に一貫して取り組む、繁栄する組織を確立する上で重要な役割を果たします。 データがさまざまなドメインに影響を与え、その重要性を示す方法を次に示します。

情報に基づいた意思決定

データは、組織が顧客の行動から最新のトレンドまで、さまざまなビジネスの側面に関連する情報と知識を収集するのに役立ちます。 これは、リーダーが十分な情報に基づいた決定を下すのにさらに役立ちます。 したがって、クリーンで構造化されたデータは、データ主導の事実に基づいてより適切に推論し、リスクの少ない決定を行うために不可欠です。

深い理解

データを深く理解することは、個人や組織にとって正確な洞察を得るのに役立ちます。 リーダーは、目標と目標を達成するために、ビジネスのあらゆる側面がどのように機能しているかを理解する必要があります。これは、組織プロセスのデータ主導の分析の助けを借りてのみ可能になります。

効果的な問題解決

製品が販売促進に失敗した場合、データは組織がその失敗の原因と根本的な理由を発見するのに役立ちます。 改善が必要な側面の報告書とともに、データは組織が有効な結論に到達するのにも役立ち、可能な解決策を広げます。

ユーザーの行動を理解する

組織を成功させるには、顧客のニーズと、顧客が要件をどれだけ満たすことができるかについての会社のスタンスを理解することが不可欠です。 データは、企業が潜在的な顧客に関する知識と理解を深めるのに役立ちます。 これにより、オーディエンスの特定のニーズを特定できるようになります。

ユーザー エクスペリエンスに加えて、個人の成長は、データが影響を与えるもう 1 つの側面です。 たとえば、特定の従業員の年間目標と成功目標を追跡することで、管理エンティティはその年間業績を評価できます。

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出展プロセスの改善

データはリソースの浪費を減らし、プロセスを改善するのに役立ちます。 さらに、リーダーが組織の弱点、ハードル、またはプロセスの崩壊を知るのに役立ちます。 したがって、データはあらゆるビジネスにおいて重要な役割を果たします。 さまざまなデータベースから引き出された洞察を利用して、企業は進行中のプロセスの各ステップとその脆弱性を監視し、プロジェクトを成功させるためにさらに改善することができます。

結論

さまざまな分野でのデータの重要性は、ビジネスのさまざまな組織を活性化するためにデータを使用した後に明らかです。 従業員のパフォーマンスを理解することから、マーケティング チームが顧客体験を向上させるための需要の高いテクニックを吸収するよう奨励することまで。 革新的なデータ分析ツールを採用するには、データの種類と評価におけるその重要性を知ることが不可欠です。これにより、ビジネスの価値を最大限に引き出すことができます。

データを大いに活用するそのような分野の 1 つはビジネス分析です。これは、大規模なデータベース上に構築された統計モデルを使用して、組織にとって洞察に富んだ情報を取得します。 ビジネス分析のキャリアを選択することに興味がある場合は、upGrad のビジネス分析の科学の修士号を確認してください。

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