4 tipuri de date: nominale, ordinale, discrete, continue

Datele se referă la colectarea de informații care sunt adunate și traduse în scopuri specifice. Cu peste 2,5 chintilioane de date produse în fiecare zi, este esențial să le utilizăm într-un mod special, astfel încât să-și servească valoarea computerelor și oamenilor pentru practici mai bune.

Datele sunt organizate și stocate în diagrame, grafice și tabele. Datele sunt o marfă neprețuită, cu potențialul de a obține beneficii excepționale pentru orice organizație, dacă sunt utilizate cu înțelepciune. Pentru a fi utilizate la eficiența maximă, datele trebuie stocate fără erori. Cel mai bun mod de a face acest lucru este segmentarea acestuia în diferite secțiuni sau tipuri.

Există două forme de date , date cantitative și date calitative. Aceste forme de date sunt clasificate în continuare în patru categorii: nominale, ordinale, discrete și continue.

Să citim în continuare pentru a afla mai multe despre tipurile de date în detaliu.

Diferite tipuri de date în statistică

Există două tipuri de date enumerate mai jos:

1. Date calitative

Cunoscut și sub denumirea de date categorice, acest tip de date nu este nici măsurat, nici numărat sub formă de numere. Această formă de date este asamblată pe categorii, nu pe numere și constă de obicei din text și fotografii. Datele calitative vorbesc despre emoțiile unei persoane. Ajută cercetătorii de piață să cunoască și să înțeleagă gusturile și preferințele clienților lor, astfel încât aceștia să poată crea în continuare noi strategii în funcție de cerințele clienților. Datele calitative ajută la furnizarea unei analize aprofundate.

Datele calitative sunt împărțite în două părți :

Date nominale

Primul tip de date calitative este Date nominale care etichetează variabilele fără valoarea numerică. Este o formă de date care nu poate fi măsurată.

Să înțelegem datele nominale cu un exemplu. De exemplu, culoarea unei mașini poate fi neagră, roșie sau portocalie. Aici trebuie să ne dăm seama că nicio culoare nu este mai mare decât cealaltă. Acesta reprezintă doar o anumită culoare a unei mașini.

Datele nominale nu urmează nicio ierarhie. Acest tip de date este utilizat în domenii precum educația, sănătatea și afacerile pentru a colecta și a face evaluări relevante. Analiștii colectează date nominale cu ajutorul anchetelor publice pentru a analiza în continuare și a obține rezultate.

Date ordinale

Valorile ordinale ale datelor sunt, de asemenea, grupate în categorii, la fel ca datele nominale. Acest tip de date este considerat un amestec de date cantitative și calitative, în timp ce urmează un model specific de ierarhie.

Să luăm un exemplu pentru a înțelege și mai bine datele ordinale. De exemplu, statutul economic al oamenilor într-o societate. Există, de obicei, trei categorii de statut socioeconomic: ridicat, mediu și inferior. Aici putem identifica că clasa înaltă este considerată superioară clasei de mijloc. Prin urmare, datele ordinale urmează un model specific de ierarhie.

Date nominale versus date ordinale

Iată diferențele dintre datele nominale și ordinale enumerate mai jos:

• Datele nominale nu pot fi comparate între ele, în timp ce datele ordinale pot fi folosite pentru a compara diferite elemente prin ordonare naturală.
• Datele nominale sunt un tip de date calitative, în timp ce tipul de date ordinal este denumit între datele calitative și datele cantitative.
• Datele nominale nu folosesc valori numerice, în timp ce datele ordinale folosesc valori numerice.

Învațăcursuri de știință a dateloronline de la cele mai bune universități din lume.Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

2. Date cantitative

În datele cantitative, informațiile sunt numărabile și măsurate. Acest tip de date pot fi folosite pentru manipulări statistice și sunt reprezentate pe diagrame circulare, histograme și grafice cu bare. Date ca acestea joacă un rol important în statistici. Cercetătorul folosește date cantitative pentru a rezolva problemele „ce” și „cum”. Această formă de date este folosită frecvent în calcule matematice sau analize statistice.

Datele cantitative sunt în continuare împărțite în două părți:

Date discrete

Cuvântul discret înseamnă separat. O valoare de date discrete poate fi numărată, dar nu poate fi măsurată, deoarece conține doar valori fixe. Datele sunt ușor de vizualizat și calculat, deoarece o valoare numerică este de obicei un număr întreg. Datele discrete tind să fie ușor de calculat deoarece sunt organizate în grafice și diagrame de dispersie.

De exemplu, numărul de bomboane de ciocolată dintr-o cutie sau de studenți dintr-o clasă sunt exemple de date discrete. Datele discrete sunt reprezentate în diagrame cu bare și diagrame circulare, care sunt utilizate în continuare pentru a compara puncte de date diferite și unice.

Date continue

Datele continue sunt un tip de date cantitative care reprezintă informații în părți mai mici, ușor de măsurat. Datele continue sunt mai precise în comparație cu alte tipuri de date. Înălțimea, greutatea și temperatura sunt exemple de date continue. Deși oferă acuratețe, tipul de date continuu tinde să se schimbe în timp. De exemplu, înălțimea unui individ se va schimba în următorii ani.

Date discrete versus date continue

Unele dintre diferențele dintre datele discrete și continue sunt prezentate mai jos:

• Datele discrete sunt numărabile, în timp ce datele continue sunt măsurabile.
• Valorile din datele discrete nu pot fi separate în bucăți mai mici, în timp ce în datele continue, valorile complexe pot fi segmentate în părți mai mici, mai consumabile.
• Datele discrete sunt reprezentate prin grafice cu bare, în timp ce datele continue sunt reprezentate în principal prin histograme.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Semnificația datelor

Rolul datelor în stimularea creșterii pentru mai multe afaceri este destul de evident. Datele joacă un rol proeminent în înființarea unei organizații înfloritoare care lucrează în mod constant la ineficiențele sale cu informații bazate pe date pentru a-și înțelege mai bine afacerea și clienții. Iată cum datele influențează diferite domenii pentru a le marca importanța.

Luare a deciziilor în cunoștință de cauză

Datele ajută o organizație să adune informații și cunoștințe legate de diferite aspecte ale afacerii, de la comportamentul clienților până la cele mai recente tendințe. Acest lucru îl ajută în continuare pe lider să ia decizii bine informate. Prin urmare, datele curate și structurate sunt vitale pentru un raționament mai bun și pentru decizii mai puțin riscante bazate pe fapte bazate pe date.

Înțelegere în profunzime

O înțelegere aprofundată a datelor ajută la obținerea unor informații precise pentru indivizi și organizații. Liderii ar trebui să înțeleagă cum funcționează fiecare aspect al unei afaceri pentru a-și atinge ținta și obiectivele, ceea ce este posibil doar cu ajutorul analizei bazate pe date a proceselor organizaționale.

Rezolvarea eficientă a problemelor

Atunci când orice produs nu reușește să promoveze vânzările, datele ajută organizațiile să descopere cauza și motivele care stau la baza eșecului acestuia. Alături de un raport al aspectelor care necesită îmbunătățiri, datele ajută organizațiile să ajungă și la o concluzie validă, extinzând posibilele soluții.

Înțelegerea comportamentului utilizatorului

Pentru o organizație de succes, este esențial să înțelegem nevoile clienților și poziția companiei cu privire la cât de bine pot îndeplini cerințele. Datele pot ajuta o companie să-și dezvolte cunoștințe și înțelegeri mai bune cu privire la clienții potențiali. Acest lucru le va permite să identifice nevoile specifice ale publicului lor.

Alături de experiența utilizatorului, creșterea personală este un alt aspect pe care datele îl pot influența. De exemplu, urmărirea obiectivelor anuale și a obiectivelor de succes ale anumitor angajați permite entităților de conducere să-și evalueze performanța anuală.

Citiți articolele noastre populare din SUA - Data Science

Îmbunătățirea procesului de expunere

Datele ajută la reducerea risipei de resurse, îmbunătățind astfel procesele. Mai mult, îi ajută pe lideri să cunoască slăbiciunile, obstacolele sau defecțiunile organizației într-un proces. Prin urmare, datele joacă un rol vital în fiecare afacere. Cu ajutorul informațiilor valorificate din diferite baze de date, companiile pot supraveghea fiecare pas al unui proces în desfășurare, împreună cu vulnerabilitățile acestuia, care pot fi îmbunătățite în continuare pentru a face proiectul un succes.

Concluzie

Semnificația datelor în diferite domenii este evidentă în urma utilizării lor pentru a alimenta diverse organe ale unei afaceri. De la înțelegerea performanței angajaților până la încurajarea echipelor de marketing să absoarbă tehnicile solicitate pentru o experiență mai bună a clienților. Cunoașterea tipurilor de date și a importanței acestora în evaluare este esențială pentru a adopta instrumente inovatoare de analiză a datelor, care vă pot ajuta să obțineți valoare maximă pentru afacerea dvs.

Un astfel de domeniu care valorifică foarte mult datele este Business Analytics, care utilizează modele statistice construite pe baze de date mari pentru a culege informații utile pentru organizații. Dacă sunteți interesat să optați pentru o carieră în Business Analytics, consultați Masterul upGrad în Business Analytics .

Oferit sub îndrumarea principalului institut din San Francisco, Golden Gate University, acest program acoperă subiecte precum Business Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Natural Language Processing și multe altele pentru a vă ajuta să obțineți oportunități profitabile.