4 Jenis Data: Nominal, Ordinal, Diskrit, Berkelanjutan

Data mengacu pada kumpulan informasi yang dikumpulkan dan diterjemahkan untuk tujuan tertentu. Dengan lebih dari 2,5 triliun data diproduksi setiap hari, sangat penting untuk memanfaatkannya dengan cara tertentu sehingga memberikan nilainya bagi komputer dan manusia untuk praktik yang lebih baik.

Data diatur dan disimpan dalam bagan, grafik, dan tabel. Data adalah komoditas tak ternilai dengan potensi untuk menuai manfaat luar biasa bagi organisasi mana pun jika digunakan dengan bijak. Agar dapat digunakan pada efisiensi maksimumnya, data harus disimpan tanpa kesalahan. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan membaginya menjadi beberapa bagian atau jenis yang berbeda.

Ada dua bentuk data , Data Kuantitatif dan Data Kualitatif. Bentuk data ini selanjutnya diklasifikasikan ke dalam empat kategori: Nominal, Ordinal, Diskrit, dan Berkelanjutan.

Mari kita baca bersama untuk mengetahui lebih banyak tentang jenis data secara detail.

Berbagai Jenis Data dalam Statistik

Ada dua jenis data yang tercantum di bawah ini:

1. Data Kualitatif

Juga dikenal sebagai data kategorikal, jenis data ini tidak diukur atau dihitung dalam bentuk angka. Bentuk data ini disusun berdasarkan kategori, bukan angka dan biasanya terdiri dari teks dan foto. Data kualitatif berbicara tentang emosi seseorang. Ini membantu periset pasar mengetahui dan memahami selera dan preferensi pelanggan mereka, sehingga mereka dapat lebih lanjut membuat strategi baru sesuai permintaan pelanggan. Data kualitatif membantu memberikan analisis mendalam.

Data Kualitatif dibagi menjadi dua bagian :

Data nominal

Jenis data kualitatif pertama adalah Data Nominal yang melabeli variabel tanpa nilai numerik. Ini adalah bentuk data yang tidak dapat diukur.

Mari kita pahami data nominal dengan sebuah contoh. Misalnya, warna mobil bisa hitam, merah, atau jingga. Di sini kita perlu menyadari bahwa tidak ada warna yang lebih besar dari yang lain. Itu hanya mewakili warna tertentu dari sebuah mobil.

Data nominal tidak mengikuti hierarki apa pun. Jenis data ini digunakan di bidang-bidang seperti pendidikan, kesehatan, dan bisnis untuk mengumpulkan dan membuat penilaian yang relevan. Analis mengumpulkan data nominal dengan bantuan survei publik untuk menganalisis lebih lanjut dan mendapatkan hasil.

Data Ordinal

Nilai data ordinal juga dikelompokkan ke dalam kategori, seperti halnya data nominal. Jenis data ini dianggap sebagai campuran data kuantitatif dan kualitatif sementara mengikuti pola hirarki tertentu.

Mari kita ambil contoh untuk memahami data ordinal dengan lebih baik. Misalnya, status ekonomi orang-orang dalam suatu masyarakat. Biasanya ada tiga kategori status sosial ekonomi: Tinggi, Menengah, dan Bawah. Di sini kita dapat mengidentifikasi bahwa kelas atas dianggap lebih unggul daripada kelas menengah. Oleh karena itu, data ordinal mengikuti pola hierarki tertentu.

Data Nominal versus Data Ordinal

Berikut adalah perbedaan antara data nominal dan ordinal yang tercantum di bawah ini:

• Data nominal tidak dapat dibandingkan satu sama lain, sedangkan data ordinal dapat digunakan untuk membandingkan item yang berbeda dengan urutan alami.
• Data nominal adalah salah satu jenis data kualitatif, sedangkan jenis data ordinal disebut antara data kualitatif dan data kuantitatif.
• Data nominal tidak menggunakan nilai numerik, sedangkan data ordinal menggunakan nilai numerik.

Pelajarikursus ilmu dataonline dari Universitas top Dunia.Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

2. Data Kuantitatif

Dalam data kuantitatif, informasi dapat dihitung dan diukur. Jenis data ini dapat digunakan untuk manipulasi statistik dan ditampilkan dalam diagram lingkaran, histogram, dan grafik batang. Data seperti ini memainkan peran penting dalam statistik. Peneliti menggunakan data kuantitatif untuk memecahkan masalah “apa” dan “bagaimana”. Bentuk data ini sering digunakan dalam perhitungan matematika atau analisis statistik.

Data kuantitatif dibagi lagi menjadi dua bagian:

Data Diskrit

Kata diskrit berarti terpisah. Nilai data diskrit dapat dihitung tetapi tidak dapat diukur karena hanya memiliki nilai tetap. Data mudah untuk divisualisasikan dan dihitung karena numerik biasanya berupa bilangan bulat. Data diskrit cenderung mudah dihitung karena disusun dalam grafik dan plot pencar.

Misalnya, jumlah coklat dalam kotak atau siswa dalam kelas adalah contoh data diskrit. Data diskrit direpresentasikan dalam diagram batang dan diagram lingkaran, yang selanjutnya digunakan untuk membandingkan titik data yang berbeda dan unik.

Data Berkelanjutan

Data kontinyu adalah jenis data kuantitatif yang merepresentasikan informasi dalam bagian-bagian kecil yang mudah diukur. Data kontinu lebih akurat dibandingkan dengan tipe data lainnya. Tinggi, berat, dan suhu adalah contoh data kontinu. Meski menawarkan akurasi, tipe data kontinu cenderung berubah dari waktu ke waktu. Misalnya, ketinggian seseorang akan berubah selama beberapa tahun mendatang.

Data diskrit versus data Kontinu

Beberapa perbedaan antara data diskrit dan kontinu diberikan di bawah ini:

• Data diskrit dapat dihitung, sedangkan data kontinu dapat diukur.
• Nilai dalam data diskrit tidak dapat dipisahkan menjadi bagian yang lebih kecil, sedangkan dalam data kontinu, nilai kompleks dapat disegmentasi menjadi bagian yang lebih kecil dan lebih dapat dikonsumsi.
• Data diskrit diwakili oleh grafik batang, sedangkan data kontinu diwakili terutama oleh histogram.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

Signifikansi Data

Peran data dalam mendorong pertumbuhan beberapa bisnis cukup jelas. Data memainkan peran penting dalam membangun organisasi yang berkembang yang secara konsisten mengatasi ketidakefisienannya dengan wawasan berbasis data untuk lebih memahami bisnis dan pelanggannya. Berikut cara data memengaruhi berbagai domain untuk menandai kepentingannya.

Pengambilan Keputusan yang Diinformasikan

Data membantu organisasi mengumpulkan informasi dan pengetahuan terkait berbagai aspek bisnis, mulai dari perilaku pelanggan hingga tren terbaru. Ini semakin membantu pemimpin untuk membuat keputusan yang terinformasi dengan baik. Oleh karena itu, data yang bersih dan terstruktur sangat penting untuk penalaran yang lebih baik dan keputusan yang kurang berisiko berdasarkan fakta yang digerakkan oleh data.

Pemahaman yang Mendalam

Pemahaman mendalam tentang data membantu mendapatkan wawasan yang akurat untuk individu dan organisasi. Pemimpin harus memahami bagaimana kinerja setiap aspek bisnis untuk mencapai target dan sasarannya, yang hanya mungkin dilakukan dengan bantuan analisis yang dipimpin data dari proses organisasi.

Pemecahan Masalah yang Efektif

Ketika ada produk yang gagal mempromosikan penjualan, data membantu organisasi untuk menemukan penyebab dan alasan yang mendasari kegagalannya. Seiring dengan kartu laporan dari aspek-aspek yang perlu ditingkatkan, data juga membantu organisasi dalam mencapai kesimpulan yang valid, memperluas solusi yang memungkinkan.

Memahami Perilaku Pengguna

Untuk organisasi yang sukses, penting untuk memahami kebutuhan pelanggan dan sikap perusahaan tentang seberapa baik mereka dapat memenuhi persyaratan. Data dapat membantu bisnis membangun pengetahuan dan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan potensial mereka. Ini akan memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik audiens mereka.

Seiring dengan pengalaman pengguna, pertumbuhan pribadi adalah aspek lain yang dapat dipengaruhi oleh data. Misalnya, melacak tujuan tahunan dan sasaran sukses karyawan tertentu memungkinkan entitas pengelola untuk mengevaluasi kinerja tahunan mereka.

Baca Artikel Populer AS - Ilmu Data kami

Menunjukkan Peningkatan Proses

Data membantu mengurangi pemborosan sumber daya, sehingga meningkatkan proses. Lebih lanjut, ini membantu para pemimpin untuk mengetahui kelemahan, rintangan, atau kegagalan organisasi dalam suatu proses. Oleh karena itu, data memainkan peran penting dalam setiap bisnis. Dengan bantuan wawasan yang didapatkan dari berbagai database, perusahaan dapat mengawasi setiap langkah dari proses yang sedang berlangsung, beserta kerentanannya, yang dapat ditingkatkan lebih lanjut untuk menyukseskan proyek.

Kesimpulan

Pentingnya data di berbagai bidang terlihat jelas setelah penggunaannya untuk menggerakkan berbagai organ bisnis. Dari memahami kinerja karyawan hingga mendorong tim pemasaran untuk menyerap teknik yang dibutuhkan untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik. Mengetahui tipe data dan kepentingannya dalam penilaian sangat penting untuk mengadopsi alat analisis data yang inovatif, yang dapat membantu Anda mendapatkan nilai maksimum untuk bisnis Anda.

Salah satu bidang yang sangat memanfaatkan data adalah Business Analytics, yang menggunakan model statistik yang dibangun di atas database besar untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi organisasi. Jika Anda tertarik untuk memilih karir di Business Analytics, lihat Masters of Science upGrad di Business Analytics .

Ditawarkan di bawah bimbingan Golden Gate University institut terkemuka San Francisco, program ini mencakup topik-topik seperti Kecerdasan Bisnis, Pembelajaran Mesin, Analisis Prediktif, Pemrosesan Bahasa Alami, dan lainnya untuk membantu Anda mendapatkan peluang yang menguntungkan.