4 rodzaje danych: nominalna, porządkowa, dyskretna, ciągła

Dane odnoszą się do zbioru informacji, które są gromadzone i tłumaczone w określonych celach. Przy ponad 2,5 kwintylionie danych tworzonych każdego dnia, kluczowe znaczenie ma wykorzystanie ich w określony sposób, tak aby służyły one komputerom i ludziom w zakresie lepszych praktyk.

Dane są uporządkowane i przechowywane w postaci wykresów, diagramów i tabel. Dane to bezcenny towar, który może przynieść wyjątkowe korzyści każdej organizacji, jeśli zostanie mądrze wykorzystany. W celu wykorzystania z maksymalną wydajnością dane muszą być przechowywane bezbłędnie. Najlepszym sposobem na to jest podzielenie go na różne sekcje lub typy.

Istnieją dwie formy danych , dane ilościowe i dane jakościowe. Te formy danych są dalej podzielone na cztery kategorie: nominalna, porządkowa, dyskretna i ciągła.

Czytajmy dalej, aby dowiedzieć się więcej o typach danych w szczegółach.

Różne typy danych w statystyce

Poniżej wymieniono dwa rodzaje danych :

1. Dane jakościowe

Ten typ danych, znany również jako dane kategoryczne, nie jest mierzony ani liczony w postaci liczb. Ta forma danych jest gromadzona według kategorii, a nie według liczb i zazwyczaj składa się z tekstu i fotografii. Dane jakościowe mówią o emocjach danej osoby. Pomaga badaczom rynku poznać i zrozumieć gusta i preferencje swoich klientów, dzięki czemu mogą dalej tworzyć nowe strategie zgodnie z wymaganiami klientów. Dane jakościowe pomagają w przeprowadzeniu dogłębnej analizy.

Dane jakościowe są podzielone na dwie części :

Dane nominalne

Pierwszym typem danych jakościowych są dane nominalne, które oznaczają zmienne bez wartości liczbowej. Jest to forma danych , których nie można zmierzyć.

Zrozummy dane nominalne na przykładzie. Na przykład kolor samochodu może być czarny, czerwony lub pomarańczowy. Tutaj musimy zdać sobie sprawę, że żaden kolor nie jest większy od drugiego. Po prostu reprezentuje określony kolor samochodu.

Dane nominalne nie podlegają żadnej hierarchii. Tego rodzaju dane są wykorzystywane w takich dziedzinach jak edukacja, opieka zdrowotna i biznes do gromadzenia i dokonywania odpowiednich ocen. Analitycy zbierają dane nominalne za pomocą ankiet publicznych w celu dalszej analizy i uzyskania wyników.

Dane porządkowe

Porządkowe wartości danych są również pogrupowane w kategorie, podobnie jak dane nominalne. Ten rodzaj danych jest uważany za mieszankę danych ilościowych i jakościowych, podczas gdy jest zgodny z określonym wzorem hierarchii.

Weźmy przykład, aby jeszcze lepiej zrozumieć dane porządkowe. Na przykład status ekonomiczny ludzi w społeczeństwie. Zwykle istnieją trzy kategorie statusu społeczno-ekonomicznego: wysoki, średni i niższy. Tutaj możemy stwierdzić, że klasa wysoka jest uważana za wyższą od klasy średniej. Dlatego dane porządkowe mają określony wzór hierarchii.

Dane nominalne a dane porządkowe

Oto różnice między danymi nominalnymi i porządkowymi wymienionymi poniżej:

• Danych nominalnych nie można porównywać ze sobą, podczas gdy danych porządkowych można używać do porównywania różnych pozycji w kolejności naturalnej.
• Dane nominalne to jeden rodzaj danych jakościowych, podczas gdy porządkowy typ danych to dane pośrednie między danymi jakościowymi a danymi ilościowymi.
• Dane nominalne nie używają wartości liczbowych, podczas gdy dane porządkowe używają wartości liczbowych.

Ucz sięonlinena kursach nauki o danychna najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobądź programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

2. Dane ilościowe

W danych ilościowych informacje można policzyć i zmierzyć. Tego rodzaju dane mogą być wykorzystywane do manipulacji statystycznych i są reprezentowane na wykresach kołowych, histogramach i wykresach słupkowych. Takie dane odgrywają ważną rolę w statystykach. Badacz wykorzystuje dane ilościowe do rozwiązywania problemów „co” i „jak”. Ta forma danych jest często używana w obliczeniach matematycznych lub analizach statystycznych.

Dane ilościowe są dalej podzielone na dwie części:

Dane dyskretne

Słowo dyskretny oznacza oddzielny. Dyskretną wartość danych można policzyć, ale nie można jej zmierzyć, ponieważ zawiera tylko stałe wartości. Dane są łatwe do wizualizacji i obliczenia, ponieważ liczba jest zwykle liczbą całkowitą. Dyskretne dane są zwykle łatwe do obliczenia, ponieważ są zorganizowane w wykresy i wykresy punktowe.

Na przykład liczba czekoladek w pudełku lub liczba uczniów w klasie to przykłady danych dyskretnych. Dyskretne dane są reprezentowane na wykresach słupkowych i kołowych, które są następnie wykorzystywane do porównywania różnych i unikalnych punktów danych.

Ciągłe dane

Dane ciągłe to rodzaj danych ilościowych, które przedstawiają informacje w mniejszych częściach, które są łatwe do zmierzenia. Dane ciągłe są dokładniejsze w porównaniu z innymi typami danych. Wzrost, waga i temperatura to przykłady danych ciągłych. Chociaż oferuje dokładność, ciągły typ danych ma tendencję do zmiany w czasie. Na przykład wzrost osoby będzie się zmieniał w nadchodzących latach.

Dane dyskretne a dane ciągłe

Niektóre różnice między danymi dyskretnymi i ciągłymi podano poniżej:

• Dane dyskretne są policzalne, podczas gdy dane ciągłe są mierzalne.
• Wartości w danych dyskretnych nie można podzielić na mniejsze części, podczas gdy w danych ciągłych wartości złożone można podzielić na mniejsze, bardziej użyteczne części.
• Dane dyskretne są reprezentowane przez wykresy słupkowe, podczas gdy dane ciągłe są reprezentowane głównie przez histogramy.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Znaczenie danych

Rola danych w napędzaniu wzrostu wielu firm jest dość oczywista. Dane odgrywają znaczącą rolę w tworzeniu dobrze prosperującej organizacji, która konsekwentnie pracuje nad swoimi nieefektywnościami, korzystając z analiz opartych na danych, aby lepiej zrozumieć swoją działalność i klientów. Oto, jak dane wpływają na różne domeny, aby zaznaczyć ich znaczenie.

Świadome podejmowanie decyzji

Dane pomagają organizacji gromadzić informacje i wiedzę związane z różnymi aspektami biznesowymi, od zachowań klientów po najnowsze trendy. To dodatkowo pomaga liderowi w podejmowaniu świadomych decyzji. Dlatego czyste i ustrukturyzowane dane są niezbędne do lepszego rozumowania i podejmowania mniej ryzykownych decyzji w oparciu o fakty oparte na danych.

Dogłębne zrozumienie

Dogłębne zrozumienie danych pomaga uzyskać dokładne informacje dla osób i organizacji. Liderzy powinni zrozumieć, w jaki sposób działa każdy aspekt firmy, aby osiągnąć swoje cele i cele, co jest możliwe tylko przy pomocy opartej na danych analizy procesów organizacyjnych.

Skuteczne rozwiązywanie problemów

Kiedy jakikolwiek produkt nie promuje sprzedaży, dane pomagają organizacjom odkryć przyczynę i podstawowe przyczyny jego niepowodzenia. Wraz z kartą raportu dotyczącą aspektów, które wymagają poprawy, dane pomagają organizacjom również w dochodzeniu do prawidłowych wniosków, rozszerzając możliwe rozwiązania.

Zrozumienie zachowania użytkownika

Aby odnieść sukces w organizacji, niezbędne jest zrozumienie potrzeb klientów i stanowiska firmy co do tego, jak dobrze mogą sprostać wymaganiom. Dane mogą pomóc firmie w budowaniu lepszej wiedzy i zrozumienia swoich potencjalnych klientów. Umożliwi im to zidentyfikowanie konkretnych potrzeb odbiorców.

Wraz z doświadczeniem użytkownika, rozwój osobisty to kolejny aspekt, na który mogą wpływać dane. Na przykład śledzenie rocznych celów i pomyślnych celów poszczególnych pracowników umożliwia podmiotom zarządzającym ocenę ich rocznych wyników.

Przeczytaj nasze popularne artykuły w USA — Data Science

Wykazywanie doskonalenia procesów

Dane pomagają ograniczyć marnotrawstwo zasobów, usprawniając w ten sposób procesy. Ponadto pomaga liderom poznać słabości, przeszkody lub awarie organizacji w procesie. Dlatego dane odgrywają kluczową rolę w każdym biznesie. Za pomocą spostrzeżeń uzyskanych z różnych baz danych firmy mogą nadzorować każdy etap trwającego procesu, wraz z jego słabymi punktami, które można dalej ulepszać, aby projekt zakończył się sukcesem.

Wniosek

Znaczenie danych w różnych dziedzinach jest oczywiste po ich wykorzystaniu do napędzania różnych organów firmy. Od zrozumienia wydajności pracowników po zachęcanie zespołów marketingowych do przyswajania poszukiwanych technik w celu poprawy obsługi klienta. Znajomość typów danych i ich znaczenia w ocenie jest niezbędna do zastosowania innowacyjnych narzędzi do analizy danych, które mogą pomóc w uzyskaniu maksymalnej wartości dla Twojej firmy.

Jedną z takich dziedzin, która w dużym stopniu wykorzystuje dane, jest analityka biznesowa, która wykorzystuje modele statystyczne oparte na dużych bazach danych w celu pozyskiwania wnikliwych informacji dla organizacji. Jeśli jesteś zainteresowany wyborem kariery w Business Analytics, sprawdź Masters of Science in Business Analytics upGrad .

Oferowany pod kierunkiem wiodącego instytutu Golden Gate University w San Francisco program ten obejmuje takie tematy, jak Business Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Natural Language Processing i inne, aby pomóc Ci uzyskać lukratywne możliwości.