4 tipos de dados: nominal, ordinal, discreto, contínuo

Dados se referem à coleta de informações que são coletadas e traduzidas para fins específicos. Com mais de 2,5 quintilhões de dados sendo produzidos todos os dias, é crucial utilizá-los de uma maneira específica para que sirvam ao seu valor para computadores e humanos para melhores práticas.

Os dados são organizados e armazenados em tabelas, gráficos e tabelas. Os dados são uma mercadoria inestimável com potencial para colher benefícios excepcionais para qualquer organização, se utilizados com sabedoria. Para serem utilizados com a máxima eficiência, os dados devem ser armazenados sem erros. A melhor maneira de fazer isso é segmentando-o em diferentes seções ou tipos.

Existem duas formas de dados , dados quantitativos e dados qualitativos. Essas formas de dados são ainda classificadas em quatro categorias: Nominal, Ordinal, Discreta e Contínua.

Vamos ler para saber mais sobre os tipos de dados em detalhes.

Diferentes tipos de dados em estatísticas

Existem dois tipos de dados listados abaixo:

1. Dados Qualitativos

Também conhecidos como dados categóricos, esse tipo de dado não é medido nem contado na forma de números. Este formulário de dados é reunido por categoria, não por números e geralmente consiste em texto e fotografias. Dados qualitativos falam sobre as emoções de uma pessoa. Ele ajuda os pesquisadores de mercado a conhecer e entender os gostos e preferências de seus clientes, para que possam criar novas estratégias de acordo com as demandas dos clientes. Os dados qualitativos ajudam a fornecer uma análise aprofundada.

Os Dados Qualitativos são divididos em duas partes :

Dados nominais

O primeiro tipo de dados qualitativos são os dados nominais, que rotulam as variáveis ​​sem o valor numérico. É uma forma de dados que não pode ser medido.

Vamos entender os dados nominais com um exemplo. Por exemplo, a cor de um carro pode ser preto, vermelho ou laranja. Aqui precisamos perceber que nenhuma cor é maior que a outra. Apenas representa uma cor específica de um carro.

Os dados nominais não seguem nenhuma hierarquia. Esse tipo de dados é usado em áreas como educação, saúde e negócios para coletar e fazer avaliações relevantes. Os analistas coletam dados nominais com a ajuda de pesquisas públicas para analisar e obter resultados.

Dados ordinais

Os valores de dados ordinais também são agrupados em categorias, assim como os dados nominais. Esse tipo de dado é considerado uma mistura de dados quantitativos e qualitativos enquanto segue um padrão específico de hierarquia.

Vamos dar um exemplo para entender os dados ordinais ainda melhor. Por exemplo, o status econômico das pessoas dentro de uma sociedade. Geralmente, existem três categorias de status socioeconômico: alto, médio e baixo. Aqui podemos identificar que a classe alta é considerada superior à classe média. Portanto, os dados ordinais seguem um padrão específico de hierarquia.

Dados nominais versus dados ordinais

Aqui estão as diferenças entre os dados nominais e ordinais listados abaixo:

• Os dados nominais não podem ser comparados uns com os outros, enquanto os dados ordinais podem ser usados ​​para comparar diferentes itens por ordem natural.
• Os dados nominais são um tipo de dados qualitativos, enquanto o tipo de dados ordinais é referido entre os dados qualitativos e os dados quantitativos.
• Dados nominais não usam valores numéricos, enquanto dados ordinais usam valores numéricos.

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2. Dados Quantitativos

Em dados quantitativos, a informação é contável e medida. Esse tipo de dado pode ser usado para manipulações estatísticas e é representado em gráficos de pizza, histograma e gráficos de barras. Dados como esses desempenham um papel importante nas estatísticas. O pesquisador usa dados quantitativos para resolver problemas “o que” e “como”. Essa forma de dados é usada com frequência em cálculos matemáticos ou análises estatísticas.

Os dados quantitativos são divididos em duas partes:

Dados discretos

A palavra discreta significa separada. Um valor de dados discreto pode ser contado, mas não pode ser medido, pois contém apenas valores fixos. Os dados são fáceis de visualizar e calcular, pois um numérico geralmente é um número inteiro. Os dados discretos tendem a ser facilmente calculados, pois são organizados em gráficos e gráficos de dispersão.

Por exemplo, o número de chocolates em uma caixa ou alunos em uma classe são exemplos de dados discretos. Dados discretos são representados em gráficos de barras e gráficos de pizza, que são usados ​​posteriormente para comparar pontos de dados diferentes e únicos.

Dados Contínuos

Dados contínuos são um tipo de dados quantitativos que representam informações em partes menores e fáceis de medir. Os dados contínuos são mais precisos em comparação com outros tipos de dados. Altura, peso e temperatura são exemplos de dados contínuos. Apesar de oferecer precisão, o tipo de dado contínuo tende a mudar com o tempo. Por exemplo, a altura de um indivíduo mudará nos próximos anos.

Dados discretos versus dados contínuos

Algumas das diferenças entre dados discretos e contínuos são dadas abaixo:

• Dados discretos são contáveis, enquanto dados contínuos são mensuráveis.
• Os valores em dados discretos não podem ser separados em partes menores, enquanto em dados contínuos, os valores complexos podem ser segmentados em partes menores e mais consumíveis.
• Os dados discretos são representados por gráficos de barras, enquanto os dados contínuos são representados principalmente por histogramas.

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Significado dos dados

O papel dos dados em impulsionar o crescimento de várias empresas é bastante aparente. Os dados desempenham um papel importante no estabelecimento de uma organização próspera que trabalha consistentemente em suas ineficiências com insights orientados por dados para entender melhor seus negócios e clientes. Veja como os dados influenciam vários domínios para marcar sua importância.

Tomada de decisão informada

Os dados ajudam uma organização a reunir informações e conhecimentos relacionados a diferentes aspectos do negócio, desde o comportamento do cliente até as últimas tendências. Isso ajuda ainda mais o líder a tomar decisões bem informadas. Portanto, dados limpos e estruturados são vitais para um melhor raciocínio e decisões menos arriscadas com base em fatos orientados por dados.

Entendimento aprofundado

Uma compreensão profunda dos dados ajuda a obter insights precisos para indivíduos e organizações. Os líderes devem entender como está o desempenho de cada aspecto de um negócio para atingir suas metas e objetivos, o que só é possível com a ajuda da análise baseada em dados dos processos organizacionais.

Resolução Eficaz de Problemas

Quando qualquer produto falha em promover vendas, os dados ajudam as organizações a descobrir a causa e os motivos subjacentes de sua falha. Juntamente com um boletim de aspectos que precisam ser melhorados, os dados também auxiliam as organizações a chegar a uma conclusão válida, ampliando possíveis soluções.

Compreendendo o comportamento do usuário

Para uma organização bem-sucedida, é essencial entender as necessidades dos clientes e a posição da empresa sobre o quão bem eles podem cumprir os requisitos. Os dados podem ajudar uma empresa a construir um melhor conhecimento e compreensão de seus clientes em potencial. Isso permitirá que eles identifiquem as necessidades específicas de seu público.

Juntamente com a experiência do usuário, o crescimento pessoal é outro aspecto que os dados podem influenciar. Por exemplo, acompanhar os objetivos anuais e as metas de sucesso de funcionários específicos permite que as entidades gestoras avaliem seu desempenho anual.

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Exibindo Melhoria de Processo

Os dados ajudam a reduzir o desperdício de recursos, melhorando assim os processos. Além disso, ajuda os líderes a conhecer as fraquezas, obstáculos ou falhas da organização em um processo. Portanto, os dados desempenham um papel vital em todos os negócios. Com a ajuda de insights resgatados de diversos bancos de dados, as empresas podem supervisionar cada etapa de um processo em andamento, juntamente com suas vulnerabilidades, que podem ser melhoradas para tornar o projeto um sucesso.

Conclusão

A importância dos dados em diferentes campos é aparente após seu uso para alimentar diversos órgãos de uma empresa. Desde entender o desempenho dos funcionários até incentivar as equipes de marketing a absorver técnicas sob demanda para uma melhor experiência do cliente. Conhecer os tipos de dados e sua importância na avaliação é essencial para adotar ferramentas inovadoras de análise de dados, que podem ajudá-lo a obter o máximo valor para o seu negócio.

Um desses campos que aproveita fortemente os dados é o Business Analytics, que usa modelos estatísticos construídos em grandes bancos de dados para colher informações perspicazes para as organizações. Se você estiver interessado em optar por uma carreira em Business Analytics, confira Masters of Science in Business Analytics da upGrad .

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