4 tipos de datos: nominal, ordinal, discreto, continuo

Los datos se refieren a la recopilación de información que se recopila y traduce para fines específicos. Con más de 2,5 quintillones de datos que se producen todos los días, es crucial utilizarlos de una manera particular para que sirvan su valor a las computadoras y los humanos para mejores prácticas.

Los datos se organizan y almacenan en cuadros, gráficos y tablas. Los datos son un bien invaluable con el potencial de obtener beneficios excepcionales para cualquier organización si se utilizan de manera inteligente. Para ser utilizados con la máxima eficiencia, los datos deben almacenarse sin errores. La mejor manera de hacerlo es segmentándolo en diferentes secciones o tipos.

Hay dos formas de datos , datos cuantitativos y datos cualitativos. Estas formas de datos se clasifican además en cuatro categorías: Nominal, Ordinal, Discreta y Continua.

Sigamos leyendo para saber más sobre los tipos de datos en detalle.

Diferentes tipos de datos en estadísticas

Hay dos tipos de datos que se enumeran a continuación:

1. Datos cualitativos

También conocidos como datos categóricos, este tipo de datos no se mide ni se cuenta en forma de números. Esta forma de datos se agrupa por categoría, no por números y generalmente consta de texto y fotografías. Los datos cualitativos hablan de las emociones de una persona. Ayuda a los investigadores de mercado a conocer y comprender los gustos y preferencias de sus clientes, para que puedan crear nuevas estrategias según las demandas de los clientes. Los datos cualitativos ayudan a proporcionar un análisis en profundidad.

Los datos cualitativos se dividen en dos partes :

Datos nominales

El primer tipo de datos cualitativos son los datos nominales que etiquetan las variables sin el valor numérico. Es una forma de datos que no se puede medir.

Entendamos los datos nominales con un ejemplo. Por ejemplo, el color de un automóvil puede ser negro, rojo o naranja. Aquí debemos darnos cuenta de que ningún color es más grande que el otro. Simplemente representa un color particular de un automóvil.

Los datos nominales no siguen ninguna jerarquía. Este tipo de datos se utiliza en campos como la educación, la atención médica y los negocios para recopilar y realizar evaluaciones relevantes. Los analistas recopilan datos nominales con la ayuda de encuestas públicas para analizar más a fondo y obtener resultados.

Datos ordinales

Los valores de datos ordinales también se agrupan en categorías, al igual que los datos nominales. Este tipo de datos se considera una mezcla de datos cuantitativos y cualitativos mientras sigue un patrón específico de jerarquía.

Tomemos un ejemplo para comprender aún mejor los datos ordinales. Por ejemplo, la situación económica de las personas dentro de una sociedad. Por lo general, hay tres categorías de estatus socioeconómico: alto, medio y bajo. Aquí podemos identificar que la clase alta es considerada superior a la clase media. Por lo tanto, los datos ordinales siguen un patrón específico de jerarquía.

Datos nominales frente a datos ordinales

Estas son las diferencias entre los datos nominales y ordinales que se enumeran a continuación:

• Los datos nominales no se pueden comparar entre sí, mientras que los datos ordinales se pueden usar para comparar diferentes elementos por orden natural.
• Los datos nominales son un tipo de datos cualitativos, mientras que el tipo de datos ordinales se refiere a datos intermedios entre datos cualitativos y datos cuantitativos.
• Los datos nominales no usan valores numéricos, mientras que los datos ordinales usan valores numéricos.

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2. Datos cuantitativos

En datos cuantitativos, la información es contable y medida. Este tipo de datos se puede utilizar para manipulaciones estadísticas y se representan en gráficos circulares, histogramas y gráficos de barras. Datos como estos juegan un papel importante en las estadísticas. El investigador utiliza datos cuantitativos para resolver problemas de "qué" y "cómo". Esta forma de datos se usa con frecuencia en cálculos matemáticos o análisis estadísticos.

Los datos cuantitativos se dividen además en dos partes:

Datos discretos

La palabra discreto significa separado. Un valor de datos discretos se puede contar, pero no se puede medir, ya que solo contiene valores fijos. Los datos son fáciles de visualizar y calcular ya que un número suele ser un número entero. Los datos discretos tienden a calcularse fácilmente ya que están organizados en gráficos y diagramas de dispersión.

Por ejemplo, la cantidad de chocolates en una caja o los estudiantes en una clase son ejemplos de datos discretos. Los datos discretos se representan en gráficos de barras y gráficos circulares, que se utilizan además para comparar puntos de datos diferentes y únicos.

Datos continuos

Los datos continuos son un tipo de datos cuantitativos que representan información en partes más pequeñas que son fáciles de medir. Los datos continuos son más precisos en comparación con otros tipos de datos. La altura, el peso y la temperatura son ejemplos de datos continuos. Aunque ofrece precisión, el tipo de datos continuo tiende a cambiar con el tiempo. Por ejemplo, la altura de un individuo cambiará en los próximos años.

Datos discretos frente a datos continuos

Algunas de las diferencias entre datos discretos y continuos se dan a continuación:

• Los datos discretos son contables, mientras que los datos continuos son medibles.
• Los valores de los datos discretos no se pueden separar en partes más pequeñas, mientras que en los datos continuos, los valores complejos se pueden segmentar en partes más pequeñas y consumibles.
• Los datos discretos se representan mediante gráficos de barras, mientras que los datos continuos se representan principalmente mediante histogramas.

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Importancia de los datos

El papel de los datos en impulsar el crecimiento de varias empresas es bastante evidente. Los datos juegan un papel destacado en el establecimiento de una organización próspera que trabaja constantemente en sus ineficiencias con información basada en datos para comprender mejor su negocio y sus clientes. Así es como los datos influyen en diferentes dominios para marcar su importancia.

Toma de decisiones informada

Los datos ayudan a una organización a recopilar información y conocimientos relacionados con diferentes aspectos comerciales, desde el comportamiento del cliente hasta las últimas tendencias. Esto ayuda aún más al líder a tomar decisiones bien informadas. Por lo tanto, los datos limpios y estructurados son vitales para un mejor razonamiento y decisiones menos riesgosas basadas en hechos basados ​​en datos.

Comprensión profunda

Una comprensión profunda de los datos ayuda a obtener información precisa para individuos y organizaciones. Los líderes deben comprender cómo se está desempeñando cada aspecto de una empresa para lograr su objetivo y metas, lo que solo es posible con la ayuda del análisis de procesos organizacionales basado en datos.

Resolución efectiva de problemas

Cuando un producto falla en promover las ventas, los datos ayudan a las organizaciones a descubrir la causa y las razones subyacentes de su falla. Junto con una tarjeta de informe de los aspectos que necesitan mejorar, los datos también ayudan a las organizaciones a llegar a una conclusión válida, ampliando las posibles soluciones.

Comprender el comportamiento del usuario

Para una organización exitosa, es esencial comprender las necesidades de los clientes y la postura de la empresa sobre qué tan bien pueden cumplir con los requisitos. Los datos pueden ayudar a una empresa a desarrollar un mejor conocimiento y comprensión de sus clientes potenciales. Esto les permitirá identificar las necesidades específicas de su audiencia.

Junto con la experiencia del usuario, el crecimiento personal es otro aspecto en el que pueden influir los datos. Por ejemplo, hacer un seguimiento de los objetivos anuales y las metas exitosas de empleados específicos permite que las entidades administradoras evalúen su desempeño anual.

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Exhibición de mejora de procesos

Los datos ayudan a reducir el desperdicio de recursos, mejorando así los procesos. Además, ayuda a los líderes a conocer las debilidades, los obstáculos o las fallas de la organización en un proceso. Por lo tanto, los datos juegan un papel vital en todos los negocios. Con la ayuda de los conocimientos extraídos de distintas bases de datos, las empresas pueden supervisar cada paso de un proceso en curso, junto con sus vulnerabilidades, que pueden mejorarse aún más para que el proyecto sea un éxito.

Conclusión

La importancia de los datos en diferentes campos es evidente después de su uso para impulsar diversos órganos de una empresa. Desde comprender el desempeño de los empleados hasta alentar a los equipos de marketing a absorber técnicas en demanda para mejorar la experiencia del cliente. Conocer los tipos de datos y su importancia en la evaluación es esencial para adoptar herramientas innovadoras de análisis de datos, que pueden ayudarlo a obtener el máximo valor para su negocio.

Uno de esos campos que aprovecha en gran medida los datos es Business Analytics, que utiliza modelos estadísticos creados en grandes bases de datos para obtener información valiosa para las organizaciones. Si está interesado en optar por una carrera en Business Analytics, consulte la Maestría en Ciencias en Business Analytics de upGrad .

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