4 types de données : nominales, ordinales, discrètes, continues

Les données font référence à la collecte d'informations qui sont recueillies et traduites à des fins spécifiques. Avec plus de 2,5 quintillions de données produites chaque jour, il est crucial de les utiliser d'une manière particulière afin qu'elles servent leur valeur aux ordinateurs et aux humains pour de meilleures pratiques.

Les données sont organisées et stockées dans des diagrammes, des graphiques et des tableaux. Les données sont un bien inestimable avec le potentiel de récolter des avantages exceptionnels pour toute organisation si elles sont utilisées à bon escient. Afin d'être utilisées avec une efficacité maximale, les données doivent être stockées sans erreur. La meilleure façon de le faire est de le segmenter en différentes sections ou types.

Il existe deux formes de données , les données quantitatives et les données qualitatives. Ces formes de données sont en outre classées en quatre catégories : nominales, ordinales, discrètes et continues.

Lisons la suite pour en savoir plus sur les types de données en détail.

Différents types de données dans les statistiques

Il existe deux types de données répertoriées ci-dessous :

1. Données qualitatives

Également appelées données catégorielles, ce type de données n'est ni mesuré ni compté sous forme de nombres. Cette forme de données est assemblée par catégorie et non par nombre et se compose généralement de texte et de photographies. Les données qualitatives parlent des émotions d'une personne. Il aide les chercheurs de marché à connaître et à comprendre les goûts et les préférences de leurs clients, afin qu'ils puissent créer de nouvelles stratégies en fonction des demandes des clients. Les données qualitatives permettent de fournir une analyse approfondie.

Les Données Qualitatives sont divisées en deux parties :

Données nominales

Le premier type de données qualitatives est les données nominales qui étiquettent les variables sans la valeur numérique. C'est une forme de données qui ne peut pas être mesurée.

Comprenons les données nominales avec un exemple. Par exemple, la couleur d'une voiture peut être noire, rouge ou orange. Ici, nous devons réaliser qu'aucune couleur n'est plus grande que l'autre. Il représente simplement une couleur particulière d'une voiture.

Les données nominales ne suivent aucune hiérarchie. Ce type de données est utilisé dans des domaines tels que l'éducation, la santé et les affaires pour collecter et effectuer des évaluations pertinentes. Les analystes collectent des données nominales à l'aide d'enquêtes publiques pour analyser plus en profondeur et obtenir des résultats.

Données ordinales

Les valeurs de données ordinales sont également regroupées en catégories, tout comme les données nominales. Ce type de données est considéré comme un mélange de données quantitatives et qualitatives alors qu'il suit un modèle de hiérarchie spécifique.

Prenons un exemple pour mieux comprendre les données ordinales. Par exemple, le statut économique des personnes au sein d'une société. Il existe généralement trois catégories de statut socio-économique : élevé, moyen et inférieur. Ici, nous pouvons identifier que la classe supérieure est considérée comme supérieure à la classe moyenne. Par conséquent, les données ordinales suivent un modèle de hiérarchie spécifique.

Données nominales versus données ordinales

Voici les différences entre les données nominales et ordinales répertoriées ci-dessous :

• Les données nominales ne peuvent pas être comparées entre elles, tandis que les données ordinales peuvent être utilisées pour comparer différents éléments par ordre naturel.
• Les données nominales sont un type de données qualitatives, tandis que le type de données ordinales est considéré comme intermédiaire entre les données qualitatives et les données quantitatives.
• Les données nominales n'utilisent pas de valeurs numériques, tandis que les données ordinales utilisent des valeurs numériques.

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2. Données quantitatives

Dans les données quantitatives, l'information est dénombrable et mesurée. Ce type de données peut être utilisé pour des manipulations statistiques et est représenté sur des graphiques circulaires, des histogrammes et des graphiques à barres. Des données comme celles-ci jouent un rôle important dans les statistiques. Le chercheur utilise des données quantitatives pour résoudre les problèmes « quoi » et « comment ». Cette forme de données est fréquemment utilisée dans les calculs mathématiques ou l'analyse statistique.

Les données quantitatives sont ensuite divisées en deux parties :

Données discrètes

Le mot discret signifie séparé. Une valeur de données discrète peut être comptée mais ne peut pas être mesurée car elle ne contient que des valeurs fixes. Les données sont faciles à visualiser et à calculer puisqu'un nombre est généralement un nombre entier. Les données discrètes ont tendance à être facilement calculées car elles sont organisées en graphiques et en nuages ​​de points.

Par exemple, le nombre de chocolats dans une boîte ou d'élèves dans une classe sont des exemples de données discrètes. Les données discrètes sont représentées dans des graphiques à barres et des graphiques à secteurs, qui sont ensuite utilisés pour comparer des points de données différents et uniques.

Données continues

Les données continues sont un type de données quantitatives qui représentent des informations en parties plus petites faciles à mesurer. Les données continues sont plus précises que les autres types de données. La taille, le poids et la température sont des exemples de données continues. Bien qu'offrant de la précision, le type de données continues a tendance à changer avec le temps. Par exemple, la taille d'un individu changera au cours des prochaines années.

Données discrètes contre données continues

Certaines des différences entre les données discrètes et continues sont indiquées ci-dessous :

• Les données discrètes sont dénombrables, tandis que les données continues sont mesurables.
• Les valeurs des données discrètes ne peuvent pas être séparées en parties plus petites, alors que dans les données continues, les valeurs complexes peuvent être segmentées en parties plus petites et plus consommables.
• Les données discrètes sont représentées par des graphiques à barres, tandis que les données continues sont représentées principalement par des histogrammes.

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Importance des données

Le rôle des données dans la croissance de plusieurs entreprises est assez évident. Les données jouent un rôle de premier plan dans la création d'une organisation prospère qui travaille constamment sur ses inefficacités avec des informations basées sur les données pour mieux comprendre son activité et ses clients. Voici comment les données influencent différents domaines pour marquer leur importance.

Prise de décision éclairée

Les données aident une organisation à recueillir des informations et des connaissances liées à différents aspects commerciaux, du comportement des clients aux dernières tendances. Cela aide en outre le leader à prendre des décisions éclairées. Par conséquent, des données propres et structurées sont essentielles pour un meilleur raisonnement et des décisions moins risquées basées sur des faits basés sur des données.

Compréhension approfondie

Une compréhension approfondie des données permet d'obtenir des informations précises pour les individus et les organisations. Les dirigeants doivent comprendre comment chaque aspect d'une entreprise fonctionne afin d'atteindre son objectif et ses objectifs, ce qui n'est possible qu'avec l'aide d'une analyse des processus organisationnels basée sur les données.

Résolution efficace des problèmes

Lorsqu'un produit ne parvient pas à promouvoir les ventes, les données aident les organisations à découvrir la cause et les raisons sous-jacentes de son échec. En plus d'un bilan des aspects qui doivent être améliorés, les données aident également les organisations à parvenir à une conclusion valable, en élargissant les solutions possibles.

Comprendre le comportement de l'utilisateur

Pour une organisation réussie, il est essentiel de comprendre les besoins des clients et la position de l'entreprise sur la façon dont ils peuvent répondre aux exigences. Les données peuvent aider une entreprise à mieux connaître et comprendre ses clients potentiels. Cela leur permettra d'identifier les besoins spécifiques de leur public.

Outre l'expérience utilisateur, la croissance personnelle est un autre aspect que les données peuvent influencer. Par exemple, le suivi des objectifs annuels et des objectifs réussis d'employés spécifiques permet aux entités de gestion d'évaluer leurs performances annuelles.

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Amélioration des processus d'exposition

Les données aident à réduire le gaspillage de ressources, améliorant ainsi les processus. De plus, cela aide les dirigeants à connaître les faiblesses, les obstacles ou les pannes de l'organisation dans un processus. Par conséquent, les données jouent un rôle vital dans chaque entreprise. À l'aide d'informations tirées de différentes bases de données, les entreprises peuvent superviser chaque étape d'un processus en cours, ainsi que ses vulnérabilités, qui peuvent être encore améliorées pour faire du projet un succès.

Conclusion

L'importance des données dans différents domaines est évidente suite à leur utilisation pour alimenter divers organes d'une entreprise. De la compréhension des performances des employés à l'encouragement des équipes marketing à absorber les techniques en demande pour une meilleure expérience client. Connaître les types de données et leur importance dans l'évaluation est essentiel pour adopter des outils d'analyse de données innovants, qui peuvent vous aider à tirer le maximum de valeur pour votre entreprise.

L'un de ces domaines qui exploite fortement les données est Business Analytics, qui utilise des modèles statistiques construits sur de grandes bases de données pour récolter des informations pertinentes pour les organisations. Si vous souhaitez opter pour une carrière dans l'analyse commerciale, consultez la maîtrise ès sciences en analyse commerciale d'upGrad .

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