4가지 데이터 유형: 명목형, 순서형, 불연속형, 연속형

데이터는 특정 목적을 위해 수집되고 번역된 정보의 수집을 의미합니다. 매일 250경 이상의 데이터가 생성되므로 컴퓨터와 인간에게 더 나은 실행을 위해 가치를 제공할 수 있도록 특정 방식으로 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.

데이터는 차트, 그래프 및 표로 구성되고 저장됩니다. 데이터는 현명하게 활용하면 모든 조직에서 탁월한 이점을 얻을 수 있는 잠재력이 있는 귀중한 상품입니다. 최대 효율로 활용하려면 데이터를 오류 없이 저장해야 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 다른 섹션 또는 유형으로 세그먼트화하는 것입니다.

데이터 에는 양적 데이터와 정성적 데이터 의 두 가지 형식이 있습니다 . 이러한 형태의 데이터는 Nominal, Ordinal, Discrete 및 Continuous의 네 가지 범주로 더 분류됩니다.

데이터 유형에 대해 자세히 알아 보려면 함께 읽으십시오 .

통계의 다양한 데이터 유형

아래에 나열된 두 가지 유형의 데이터가 있습니다 .

1. 정성적 자료

범주형 데이터라고도 하는 이 유형의 데이터는 숫자 형식으로 측정되거나 계산되지 않습니다. 이 형태의 데이터는 숫자가 아닌 범주별로 조합되며 일반적으로 텍스트와 사진으로 구성됩니다. 질적 데이터는 사람의 감정에 대해 이야기합니다. 시장 조사원이 고객의 취향과 선호도를 알고 이해하여 고객의 요구에 따라 새로운 전략을 추가로 만들 수 있도록 도와줍니다. 질적 데이터는 심층 분석을 제공하는 데 도움이 됩니다.

정성적 데이터는 두 부분으로 나뉩니다 .

명목 데이터

정성적 데이터의 첫 번째 유형은 숫자 값 없이 변수에 레이블을 지정하는 명목 데이터입니다. 측정할 수 없는 데이터의 한 형태입니다 .

예를 들어 명목 데이터를 이해해 보겠습니다. 예를 들어 자동차의 색상은 검정색, 빨간색 또는 주황색일 수 있습니다. 여기서 우리는 어떤 색도 다른 색보다 크지 않다는 것을 깨달아야 합니다. 그것은 단지 자동차의 특정 색상을 나타냅니다.

명목 데이터는 계층 구조를 따르지 않습니다. 이러한 종류의 데이터는 관련 평가를 수집하고 수행하기 위해 교육, 의료 및 비즈니스와 같은 분야에서 사용됩니다. 분석가는 공개 설문 조사의 도움으로 명목 데이터를 수집하여 결과를 추가로 분석하고 얻습니다.

서수 데이터

서수 데이터 값도 명목 데이터와 마찬가지로 범주로 그룹화됩니다. 이러한 종류의 데이터는 특정 계층 구조 패턴을 따르지만 정량적 데이터와 정성적 데이터가 혼합된 것으로 간주됩니다.

서수 데이터를 더 잘 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 예를 들어, 사회 내에서 사람들의 경제적 지위. 일반적으로 세 가지 사회 경제적 상태 범주가 있습니다: 높음, 중간 및 낮음. 여기서 우리는 상류층이 중산층보다 우월하다고 여겨진다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 서수 데이터는 특정 계층 패턴을 따릅니다.

명목 데이터 대 서수 데이터

다음은 명목 데이터와 서수 데이터의 차이점입니다.

• 명목 데이터는 서로 비교할 수 없지만 서수 데이터는 자연 순서로 서로 다른 항목을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
• 명목 데이터는 정성 데이터의 한 유형인 반면 서수 데이터 유형은 정성 데이터와 정량 데이터의 중간이라고 합니다.
• 명목 데이터는 숫자 값을 사용하지 않는 반면 서수 데이터는 숫자 값을 사용합니다.

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2. 정량적 데이터

정량적 데이터에서 정보는 셀 수 있고 측정됩니다. 이러한 종류의 데이터는 통계 조작에 사용할 수 있으며 파이 차트, 히스토그램 및 막대 그래프로 표시됩니다. 이와 같은 데이터는 통계에서 중요한 역할을 합니다. 연구원은 정량적 데이터를 사용하여 "무엇"과 "어떻게" 문제를 해결합니다. 이러한 형태의 데이터는 수학 계산이나 통계 분석에 자주 사용됩니다.

정량적 데이터는 두 부분으로 더 나뉩니다.

이산 데이터

이산이라는 단어는 분리된 것을 의미합니다. 개별 데이터 값은 셀 수 있지만 고정된 값만 보유하므로 측정할 수 없습니다. 숫자는 일반적으로 정수이므로 데이터를 쉽게 시각화하고 계산할 수 있습니다. 불연속 데이터는 그래프와 산점도로 구성되어 있기 때문에 쉽게 계산되는 경향이 있습니다.

예를 들어 상자에 담긴 초콜릿의 수나 학급의 학생 수는 이산 데이터의 예입니다. 불연속 데이터는 막대 차트와 파이 차트로 표시되며 서로 다른 고유한 데이터 포인트를 비교하는 데 추가로 사용됩니다.

연속 데이터

연속 데이터는 정보를 측정하기 쉬운 더 작은 부분으로 나타내는 정량적 데이터 유형입니다. 연속 데이터는 다른 데이터 유형에 비해 더 정확합니다. 키, 몸무게, 온도는 연속 데이터의 예입니다. 정확도를 제공하지만 연속 데이터 유형은 시간이 지남에 따라 변경되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 개인의 키는 앞으로 몇 년 동안 변할 것입니다.

불연속 데이터 대 연속 데이터

불연속 데이터와 연속 데이터의 몇 가지 차이점은 다음과 같습니다.

• 불연속 데이터는 셀 수 있지만 연속 데이터는 측정 가능합니다.
• 불연속 데이터의 값은 더 작은 조각으로 분리할 수 없지만 연속 데이터의 경우 복잡한 값은 더 작고 소비 가능한 부분으로 세분화할 수 있습니다.
• 불연속 데이터는 막대 그래프로 표시되는 반면 연속 데이터는 주로 히스토그램으로 표시됩니다.

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데이터의 중요성

여러 비즈니스의 성장을 촉진하는 데이터의 역할은 매우 분명합니다. 데이터는 비즈니스와 고객을 더 잘 이해하기 위해 데이터 기반 통찰력으로 비효율성을 지속적으로 해결하는 번창하는 조직을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 데이터가 다양한 도메인에 영향을 주어 중요도를 표시하는 방식입니다.

정보에 입각한 의사결정

데이터는 조직이 고객 행동에서 최신 트렌드에 이르기까지 다양한 비즈니스 측면과 관련된 정보와 지식을 수집하는 데 도움이 됩니다. 이는 리더가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 더욱 도움이 됩니다. 따라서 깨끗하고 구조화된 데이터는 더 나은 추론과 데이터 기반 사실에 기반한 덜 위험한 결정에 필수적입니다.

심도 있는 이해

데이터에 대한 심층적인 이해는 개인과 조직에 대한 정확한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 리더는 목표와 목표를 달성하기 위해 비즈니스의 모든 측면이 어떻게 수행되고 있는지 이해해야 하며, 이는 조직 프로세스의 데이터 기반 분석을 통해서만 가능합니다.

효과적인 문제 해결

제품이 판매 촉진에 실패하면 데이터는 조직이 실패의 원인과 근본적인 이유를 발견하는 데 도움이 됩니다. 개선이 필요한 측면의 보고서 카드와 함께 데이터는 조직이 유효한 결론에 도달하고 가능한 솔루션을 확장하는 데 도움이 됩니다.

사용자 행동 이해하기

성공적인 조직을 위해서는 고객의 요구 사항과 고객이 요구 사항을 얼마나 잘 수행할 수 있는지에 대한 회사의 입장을 이해하는 것이 필수적입니다. 데이터는 기업이 잠재 고객에 대한 더 나은 지식과 이해를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 청중의 특정 요구 사항을 식별할 수 있습니다.

사용자 경험과 함께 개인적인 성장은 데이터가 영향을 미칠 수 있는 또 다른 측면입니다. 예를 들어 특정 직원의 연간 목표와 성공적인 목표를 추적하면 관리 주체가 연간 성과를 평가할 수 있습니다.

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전시 프로세스 개선

데이터는 리소스 낭비를 줄여 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 리더가 프로세스에서 조직의 약점, 장애물 또는 고장을 알 수 있도록 도와줍니다. 따라서 데이터는 모든 비즈니스에서 중요한 역할을 합니다. 다양한 데이터베이스에서 얻은 통찰력의 도움으로 회사는 진행 중인 프로세스의 각 단계와 취약성을 감독할 수 있으며, 이는 프로젝트를 성공으로 만들기 위해 더욱 개선될 수 있습니다.

결론

다양한 분야의 데이터가 비즈니스의 다양한 기관에 연료를 공급하는 데 사용됨에 따라 데이터의 중요성이 분명해집니다. 직원 성과를 이해하는 것부터 마케팅 팀이 더 나은 고객 경험을 위해 주문형 기술을 흡수하도록 장려하는 것까지. 비즈니스 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 혁신적인 데이터 분석 도구를 채택하려면 평가에서 데이터 유형과 그 중요성을 아는 것이 중요합니다.

데이터를 많이 활용하는 분야 중 하나는 대규모 데이터베이스에 구축된 통계 모델을 사용하여 조직에 대한 통찰력 있는 정보를 얻는 비즈니스 분석입니다. 비즈니스 분석 분야의 경력을 선택하는 데 관심이 있다면 upGrad의 비즈니스 분석 과학 석사 과정을 확인하십시오 .

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