4 tipi di dati: nominali, ordinali, discreti, continui

I dati si riferiscono alla raccolta di informazioni raccolte e tradotte per scopi specifici. Con oltre 2,5 quintilioni di dati prodotti ogni giorno, è fondamentale utilizzarli in un modo particolare in modo che serva il suo valore ai computer e agli esseri umani per pratiche migliori.

I dati sono organizzati e memorizzati in diagrammi, grafici e tabelle. I dati sono un bene inestimabile con il potenziale per raccogliere vantaggi eccezionali per qualsiasi organizzazione se utilizzati con saggezza. Per essere utilizzati con la massima efficienza, i dati devono essere archiviati senza errori. Il modo migliore per farlo è segmentarlo in diverse sezioni o tipi.

Esistono due forme di dati , dati quantitativi e dati qualitativi. Queste forme di dati sono ulteriormente classificate in quattro categorie: Nominale, Ordinale, Discreto e Continuo.

Leggiamo insieme per saperne di più sui tipi di dati in dettaglio.

Diversi tipi di dati nelle statistiche

Esistono due tipi di dati elencati di seguito:

1. Dati qualitativi

Conosciuti anche come dati categorici, questo tipo di dati non viene né misurato né contato sotto forma di numeri. Questa forma di dati è assemblata per categoria, non per numero e di solito è composta da testo e fotografie. I dati qualitativi parlano delle emozioni di una persona. Aiuta i ricercatori di mercato a conoscere e comprendere i gusti e le preferenze dei propri clienti, in modo che possano creare ulteriormente nuove strategie in base alle richieste dei clienti. I dati qualitativi aiutano a fornire un'analisi approfondita.

I dati qualitativi sono divisi in due parti :

Dati nominali

Il primo tipo di dati qualitativi è Dati nominali che etichettano le variabili senza il valore numerico. È una forma di dati che non può essere misurata.

Comprendiamo i dati nominali con un esempio. Ad esempio, il colore di un'auto può essere nero, rosso o arancione. Qui dobbiamo renderci conto che nessun colore è più grande dell'altro. Rappresenta solo un colore particolare di un'auto.

I dati nominali non seguono alcuna gerarchia. Questo tipo di dati viene utilizzato in campi come l'istruzione, la sanità e le imprese per raccogliere ed effettuare valutazioni pertinenti. Gli analisti raccolgono dati nominali con l'aiuto di sondaggi pubblici per analizzare ulteriormente e ottenere risultati.

Dati ordinali

Anche i valori dei dati ordinali sono raggruppati in categorie, proprio come i dati nominali. Questo tipo di dati è considerato una combinazione di dati quantitativi e qualitativi mentre segue uno schema gerarchico specifico.

Facciamo un esempio per comprendere ancora meglio i dati ordinali. Ad esempio, lo stato economico delle persone all'interno di una società. Di solito ci sono tre categorie di status socioeconomico: alto, medio e basso. Qui possiamo identificare che la classe alta è considerata superiore alla classe media. Pertanto, i dati ordinali seguono un modello specifico di gerarchia.

Dati nominali contro dati ordinali

Ecco le differenze tra i dati nominali e ordinali elencati di seguito:

• I dati nominali non possono essere confrontati tra loro, mentre i dati ordinali possono essere utilizzati per confrontare elementi diversi in base all'ordinamento naturale.
• I dati nominali sono un tipo di dati qualitativi, mentre il tipo di dati ordinali è indicato come una via di mezzo tra dati qualitativi e dati quantitativi.
• I dati nominali non utilizzano valori numerici, mentre i dati ordinali utilizzano valori numerici.

Seguii corsi di scienza dei dationline dalle migliori università del mondo.Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzata o programmi master per accelerare la tua carriera.

2. Dati quantitativi

Nei dati quantitativi, le informazioni sono numerabili e misurate. Questo tipo di dati può essere utilizzato per manipolazioni statistiche e sono rappresentati su grafici a torta, istogrammi e grafici a barre. Dati come questi svolgono un ruolo importante nelle statistiche. Il ricercatore utilizza dati quantitativi per risolvere i problemi "cosa" e "come". Questa forma di dati viene utilizzata frequentemente nei calcoli matematici o nell'analisi statistica.

I dati quantitativi sono ulteriormente suddivisi in due parti:

Dati discreti

La parola discreto significa separato. Un valore di dati discreto può essere contato ma non può essere misurato poiché contiene solo valori fissi. I dati sono facili da visualizzare e calcolare poiché un numero è solitamente un numero intero. I dati discreti tendono ad essere facilmente calcolati poiché sono organizzati in grafici e grafici a dispersione.

Ad esempio, il numero di cioccolatini in una scatola o gli studenti in una classe sono esempi di dati discreti. I dati discreti sono rappresentati in grafici a barre e grafici a torta, che vengono ulteriormente utilizzati per confrontare punti dati diversi e univoci.

Dati continui

I dati continui sono un tipo di dati quantitativi che rappresentano informazioni in parti più piccole facili da misurare. I dati continui sono più accurati rispetto ad altri tipi di dati. Altezza, peso e temperatura sono esempi di dati continui. Sebbene offra accuratezza, il tipo di dati continuo tende a cambiare nel tempo. Ad esempio, l'altezza di un individuo cambierà nei prossimi anni.

Dati discreti contro dati continui

Di seguito sono riportate alcune delle differenze tra dati discreti e continui:

• I dati discreti sono numerabili, mentre i dati continui sono misurabili.
• I valori nei dati discreti non possono essere separati in parti più piccole, mentre nei dati continui i valori complessi possono essere segmentati in parti più piccole e più consumabili.
• I dati discreti sono rappresentati da grafici a barre, mentre i dati continui sono rappresentati principalmente da istogrammi.

Dai un'occhiata ai nostri programmi di scienza dei dati negli Stati Uniti

Significato dei dati

Il ruolo dei dati nell'alimentare la crescita di diverse aziende è piuttosto evidente. I dati svolgono un ruolo di primo piano nella creazione di un'organizzazione fiorente che lavora costantemente sulle proprie inefficienze con approfondimenti basati sui dati per comprendere meglio la propria attività e i propri clienti. Ecco come i dati influenzano diversi domini per contrassegnarne l'importanza.

Processo decisionale informato

I dati aiutano un'organizzazione a raccogliere informazioni e conoscenze relative a diversi aspetti aziendali, dal comportamento dei clienti alle ultime tendenze. Ciò aiuta ulteriormente il leader a prendere decisioni ben informate. Pertanto, dati puliti e strutturati sono fondamentali per un ragionamento migliore e decisioni meno rischiose basate su fatti guidati dai dati.

Comprensione approfondita

Una comprensione approfondita dei dati aiuta a ottenere informazioni accurate per individui e organizzazioni. I leader dovrebbero capire come si sta comportando ogni aspetto di un'azienda per raggiungere il suo obiettivo e i suoi obiettivi, il che è possibile solo con l'aiuto dell'analisi dei processi organizzativi basata sui dati.

Risoluzione efficace dei problemi

Quando un prodotto non riesce a promuovere le vendite, i dati aiutano le organizzazioni a scoprire la causa e le ragioni alla base del suo fallimento. Insieme a una pagella degli aspetti che necessitano di miglioramento, i dati aiutano le organizzazioni anche a raggiungere una valida conclusione, ampliando le possibili soluzioni.

Comprensione del comportamento dell'utente

Per un'organizzazione di successo, è essenziale comprendere le esigenze dei clienti e la posizione dell'azienda su come possono soddisfare i requisiti. I dati possono aiutare un'azienda a costruire una migliore conoscenza e comprensione dei propri potenziali clienti. Ciò consentirà loro di identificare le esigenze specifiche del loro pubblico.

Insieme all'esperienza dell'utente, la crescita personale è un altro aspetto che i dati possono influenzare. Ad esempio, tenere traccia degli obiettivi annuali e degli obiettivi di successo di dipendenti specifici consente alle entità di gestione di valutare le loro prestazioni annuali.

Leggi i nostri popolari articoli sulla scienza dei dati negli Stati Uniti

Esporre il miglioramento del processo

I dati aiutano a ridurre lo spreco di risorse, migliorando così i processi. Inoltre, aiuta i leader a conoscere i punti deboli, gli ostacoli o i guasti dell'organizzazione in un processo. Pertanto, i dati svolgono un ruolo fondamentale in ogni azienda. Con l'aiuto di approfondimenti riscattati da vari database, le aziende possono supervisionare ogni fase di un processo in corso, insieme alle sue vulnerabilità, che possono essere ulteriormente migliorate per rendere il progetto un successo.

Conclusione

L'importanza dei dati in diversi campi è evidente in seguito al loro utilizzo per alimentare diversi organi di un'azienda. Dalla comprensione delle prestazioni dei dipendenti all'incoraggiamento dei team di marketing ad assorbire le tecniche più richieste per una migliore esperienza del cliente. Conoscere le tipologie di dati e la loro importanza nella valutazione è fondamentale per adottare strumenti innovativi di analisi dei dati, che possono aiutarti a trarre il massimo valore per il tuo business.

Uno di questi campi che sfrutta pesantemente i dati è Business Analytics, che utilizza modelli statistici costruiti su database di grandi dimensioni per raccogliere informazioni approfondite per le organizzazioni. Se sei interessato a optare per una carriera in Business Analytics, dai un'occhiata a Grad's Master of Science in Business Analytics .

Offerto sotto la guida del principale istituto di San Francisco, la Golden Gate University, questo programma copre argomenti come Business Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Natural Language Processing e altro per aiutarti a ottenere opportunità redditizie.